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# Step 1: LLM 실습

> 27개 이상의 AI 모델을 직접 비교하며 실습합니다

# Step 1: LLM 실습

<Frame caption="LLM 실습 — 멀티 모델 비교 화면">
  <img src="https://mintcdn.com/bctone-71574429/alLAoOzPqYKiY-gr/images/LLM%EC%8B%A4%EC%8A%B5.png?fit=max&auto=format&n=alLAoOzPqYKiY-gr&q=85&s=d713a584e765a2904c848bd0758d1e5e" alt="LLM 실습 비교 화면" width="2287" height="1288" data-path="images/LLM실습.png" />
</Frame>

## 기능 소개

LLM 실습은 GrowFit 플랫폼의 **핵심 기능**입니다. **27개 이상의 AI 모델**을 직접 사용하고 비교하며 상황에 맞는 최적의 모델을 선택하는 안목을 기릅니다.

<Note>
  **최대 3개 모델을 동시에 비교** — 단일 / 비교 모드로 파라미터를 조정하며 답변 변화를 관찰할 수 있습니다.
</Note>

***

## 왜 여러 모델을 비교해야 하나요?

1. 각 LLM은 **다른 데이터로 학습**되어 강점이 다릅니다.
2. 코딩, 글쓰기, 분석 등 **작업 유형에 따라** 최적의 모델이 다릅니다.
3. **"최고의 AI"는 없으며**, "이 작업에 맞는 AI"를 찾는 것이 핵심입니다.

***

## 기본 VS 고급 설정 방식

<Tabs>
  <Tab title="기본 (Basic)">
    LLM 모델만 선택하여 **바로 대화**를 시작합니다.

    * 모델 선택 후 즉시 대화 가능
    * 별도의 파라미터 설정 없이 기본값으로 실행
    * AI 실습에 처음 입문하는 훈련생에게 적합
  </Tab>

  <Tab title="고급 설정 (Advanced)">
    고급 설정을 통해 파라미터를 **직접 설정**하여 대화합니다.

    * 스타일 프리셋(정확한 / 균형 잡힌 / 창의적)으로 빠르게 최적화
    * Temperature, Top-P, Max Length 수동 조절
    * 세밀한 제어가 필요한 고급 훈련생에게 적합
  </Tab>
</Tabs>

***

## 웹 검색

LLM은 학습 데이터 기준 시점까지의 정보만 알고 있어 **최신 정보에 대한 답변이 부정확**할 수 있습니다. 입력 창의 \*\*웹 검색 버튼(🌐)\*\*을 클릭하여 활성화하면, LLM이 실시간 웹 정보를 참조하여 **현재 기준의 정확한 답변**을 제공할 수 있습니다.

<Frame caption="입력 창의 웹 검색 버튼">
  <img src="https://mintcdn.com/bctone-71574429/5nCZB6ZbSBMfTbWK/images/%EC%9B%B9%20%EA%B2%80%EC%83%89.png?fit=max&auto=format&n=5nCZB6ZbSBMfTbWK&q=85&s=2bc4a00e03e71c14d89bf7e80b186158" alt="웹 검색 버튼" width="686" height="97" data-path="images/웹 검색.png" />
</Frame>

<Note>
  모델마다 웹 검색 활용 성능에 차이가 있을 수 있습니다. 최신 뉴스, 실시간 데이터, 최근 트렌드 등을 질문할 때 활성화하면 효과적입니다.
</Note>

***

## 고급 설정

LLM 실습 화면에서 **입력 창의 `+` 버튼**을 클릭하면 고급 설정 메뉴가 나타납니다.

<Steps>
  <Step title="+ 버튼 클릭">
    LLM 실습 화면 하단 입력 창의 **`+` 버튼**을 클릭합니다.
  </Step>

  <Step title="고급 설정 선택">
    메뉴에서 **고급 설정**을 선택하면 설정 팝업 창이 나타납니다.
  </Step>

  <Step title="파라미터 조절">
    스타일 프리셋 버튼(정확한 / 균형 잡힌 / 창의적)을 선택하거나, Temperature · Top-P · Max Length를 직접 조절합니다.
  </Step>

  <Step title="적용 또는 초기화">
    * **적용 버튼**: 설정한 값을 현재 대화에 반영합니다.
    * **기본값으로 초기화**: 플랫폼에서 정해진 기본값으로 되돌립니다.
  </Step>
</Steps>

<Frame caption="고급 설정 팝업 화면">
  <img src="https://mintcdn.com/bctone-71574429/b1Z4ffKIWWNMa6Rm/images/LLM%20%EC%8B%A4%EC%8A%B5_%EA%B3%A0%EA%B8%89%EC%84%A4%EC%A0%95.png?fit=max&auto=format&n=b1Z4ffKIWWNMa6Rm&q=85&s=b680835f82238119e9ef522809b70f83" alt="고급 설정 팝업" width="419" height="506" data-path="images/LLM 실습_고급설정.png" />
</Frame>

### 스타일 프리셋

프리셋 버튼을 선택하면 **Temperature / Top P / Max Length**가 자동으로 최적화됩니다.

| 프리셋       | 특징                | Temperature | 적합한 작업        |
| --------- | ----------------- | ----------- | ------------- |
| **정확한**   | 사실 기반, 논리적, 짧은 응답 | 낮음          | 데이터 분석, 사실 확인 |
| **균형 잡힌** | 정확성과 창의성의 균형      | 중간          | 일반 질의응답, 요약   |
| **창의적**   | 다양함, 서술적, 긴 응답    | 높음          | 글쓰기, 브레인스토밍   |

***

## 파라미터 상세 설명

<AccordionGroup>
  <Accordion title="Temperature — AI 응답의 창의성 조절">
    AI 응답의 **무작위성(창의성)** 을 조절하는 파라미터입니다.

    * **0에 가까울수록**: 정확하고 일관된 응답 (사실 기반 작업에 적합)
    * **1에 가까울수록**: 창의적이고 다양한 응답 (글쓰기, 아이디어 발상에 적합)
  </Accordion>

  <Accordion title="Top-P — 응답 단어 선택 범위 조절">
    AI가 다음 단어를 선택할 때 **고려하는 후보 범위**를 조절합니다.

    * **낮은 값**: 가장 확률이 높은 소수의 단어만 고려 (정확한 응답)
    * **높은 값**: 더 많은 단어를 후보로 고려 (다양한 표현)
  </Accordion>

  <Accordion title="Max Length — 응답 최대 길이 제한">
    AI 응답의 **최대 토큰 수**를 제한합니다.

    * 짧은 답변이 필요하면 낮게 설정
    * 상세한 설명이 필요하면 높게 설정
    * 토큰 사용량에 직접적으로 영향을 미칩니다
  </Accordion>
</AccordionGroup>

***

## 답변 다운로드

AI가 답변한 내용을 **`.md` (Markdown) 파일**로 다운로드할 수 있습니다. 다운로드 방식은 두 가지입니다.

<Tabs>
  <Tab title="단일 모드">
    단일 모드에서는 두 가지 다운로드 버튼을 제공합니다.

    | 위치                   | 기능                                  |
    | -------------------- | ----------------------------------- |
    | **우측 상단** (··· 메뉴 옆) | 현재 대화 **전체 내용**을 `.md` 파일로 다운로드     |
    | **답변 하단** (⬇ 아이콘)    | 해당 질문에 대한 **개별 답변만** `.md` 파일로 다운로드 |

    <Frame caption="단일 모드 — 답변 다운로드">
      <img src="https://mintcdn.com/bctone-71574429/dcQDhnpdFcY4HqRB/images/%EB%8B%B5%EB%B3%80%20%EB%8B%A4%EC%9A%B4%EB%B0%9B%EB%8A%94%20%EA%B8%B0%EB%8A%A5(1).png?fit=max&auto=format&n=dcQDhnpdFcY4HqRB&q=85&s=549aa500a47fd9cefe56b241244b1ed4" alt="단일 모드 답변 다운로드" width="771" height="451" data-path="images/답변 다운받는 기능(1).png" />
    </Frame>
  </Tab>

  <Tab title="비교 모드">
    각 모델의 답변 하단에 \*\*다운로드 아이콘(⬇)\*\*이 개별적으로 표시되어, 원하는 모델의 답변만 선택하여 `.md` 파일로 저장할 수 있습니다.

    <Frame caption="비교 모드 — 답변 다운로드">
      <img src="https://mintcdn.com/bctone-71574429/AwekoFq7MwopYKdf/images/%EB%8B%B5%EB%B3%80%20%EB%8B%A4%EC%9A%B4%EB%B0%9B%EB%8A%94%20%EA%B8%B0%EB%8A%A5(2).png?fit=max&auto=format&n=AwekoFq7MwopYKdf&q=85&s=93615f3c7b77b8d160da3be30c184250" alt="비교 모드 답변 다운로드" width="2328" height="1169" data-path="images/답변 다운받는 기능(2).png" />
    </Frame>
  </Tab>
</Tabs>

<Tip>
  다운로드한 `.md` 파일을 **지식베이스에 등록**하면, AI가 해당 내용을 참조하여 더 정확한 답변을 제공하는 데 활용할 수 있습니다.
</Tip>

***

## 비교 실습 시나리오 예시

같은 질문을 세 가지 모델에 던져 보면 각 모델의 특성을 명확하게 파악할 수 있습니다.

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="GPT-5 (OpenAI)" icon="bolt">
    **실행 중심의 해결사**

    * 바로 실행 가능한 코드 우선 제시
    * 다양한 알고리즘 나열
    * 주석이 풍부한 코드
  </Card>

  <Card title="Claude (Anthropic)" icon="graduation-cap">
    **논리적인 선생님**

    * 개념 선행 설명
    * 단계별 서술
    * 텍스트 시각화
  </Card>

  <Card title="Gemini (Google)" icon="compress">
    **핵심 요약 전문가**

    * 간결한 답변
    * 관련 링크 제안
    * 최신 트렌드 반영
  </Card>
</CardGroup>

<Note>
  같은 질문(Prompt)이라도 **모델마다 접근법이 다릅니다!** 상황과 목적에 따라 적합한 모델을 선택하는 안목을 기르는 것이 중요합니다.
</Note>