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최신 NVIDIA-Certified Associate NCA-GENM 무료샘플문제 (Q100-Q105):

질문 # 100
You have developed a multimodal generative A1 model that generates images based on textual descriptions. You want to set up an automated system to monitor the model's performance and identify potential issues like degradation in image quality or introduction of biases over time. Which of the following components are essential for such a monitoring system? (Select THREE)

• A. Alerting mechanisms that trigger notifications when performance metrics fall below predefined thresholds or when biases are detected.
• B. A mechanism to store and analyze the text prompts used to generate the images.
• C. Automated metrics calculation pipelines to continuously compute relevant metrics like FID, CLIP score, and bias detection metrics on generated images.
• D. A web interface for users to manually upload images and rate the generated images.
• E. A database to store all training data used for the model.

정답：A,B,C

설명：
Automated metrics calculation (B) and alerting mechanisms (C) are crucial for continuously monitoring performance and detecting issues. Storing and analyzing text prompts (E) can help identify patterns related to performance degradation or bias. While storing training data (A) can be useful, it's not essential for monitoring. A manual evaluation interface (D) can be helpful for occasional spot-checks, but it's not a core component of an automated monitoring system.

 

질문 # 101
Which of the following techniques are MOST likely to improve the energy efficiency of a large-scale multimodal AI model without significantly sacrificing accuracy?

• A. Model quantization (e.g., converting weights from FP32 to INT8).
• B. Applying pruning techniques to remove less important connections in the model.
• C. Knowledge distillation to train a smaller student model.
• D. Increasing the batch size during training.
• E. Using a larger, more complex model architecture.

정답：A,B,C

설명：
Model quantization reduces the memory footprint and computational requirements by using lower precision numbers. Knowledge distillation transfers knowledge from a large model to a smaller one, reducing the computational cost. Pruning removes redundant connections, making the model more efficient. Increasing batch size (Option B) can improve throughput but doesn't inherently reduce energy consumption per sample. Using a larger model (Option D) increases energy consumption.

 

질문 # 102
You are building a multimodal model to translate spoken language into sign language animations. You have audio recordings of spoken words and corresponding sign language video sequences. Which architecture would be most suitable for this task?

• A. A simple feedforward neural network.
• B. A support vector machine (SVM) to classify audio and video features.
• C. A generative adversarial network (GAN) to generate realistic sign language animations.
• D. A convolutional neural network (CNN) for audio and another CNN for video, followed by a fully connected layer.
• E. A recurrent neural network (RNN) or Transformer network with attention mechanisms to capture the temporal dependencies in both the audio and video sequences, and a connectionist temporal classification (CTC) loss function for alignment.

정답：E

설명：
RNNs or Transformer networks with attention mechanisms are best suited for sequence-to-sequence tasks like translation, as they can capture temporal dependencies. CTC loss helps align the audio and video sequences, even if they are not perfectly synchronized. CNNs are good for feature extraction but don't handle sequential data as well as RNNs/Transformers.

 

질문 # 103
You are tasked with building a system that generates realistic images based on both textual descriptions and a semantic segmentation map. The segmentation map provides spatial information about the objects present in the scene. Which of the following generative architectures is MOST appropriate for this multimodal task?

• A. Autoregressive model like PixelCNN
• B. Vanilla Generative Adversarial Network (GAN)
• C. Conditional Generative Adversarial Network (cGAN) with both text and segmentation map as conditions.
• D. Variational Autoencoder (VAE)
• E. Diffusion model without conditioning

정답：C

설명：
A Conditional GAN (cGAN) is the MOST suitable architecture. cGANs allow you to condition the image generation process on additional information, such as text and segmentation maps. By providing both modalities as conditions, the generator can learn to create images that are consistent with both the textual description and the spatial layout defined by the segmentation map. Vanilla GANs and VAEs don't offer explicit conditioning mechanisms. Autoregressive models can generate high-quality images, but they don't easily accommodate multimodal inputs like text and segmentation maps. A diffusion model without conditioning does not have the capacity to generate images from multimodal prompts.

 

질문 # 104
You are working on a project that involves training a large language model (LLM) on a massive dataset of text and code. You have limited GPU memory and need to optimize the training process. Which of the following techniques would be MOST effective in reducing memory consumption during training?

• A. Using a higher precision data type (e.g., float64 instead of float32).
• B. Gradient accumulation and mixed-precision training (e.g., using FP16 or BFIoat16).
• C. Using a smaller learning rate.
• D. Increasing the batch size.
• E. Increasing the number of layers in the LLM.

정답：B

설명：
Gradient accumulation allows you to simulate a larger batch size without increasing memory consumption by accumulating gradients over multiple smaller batches. Mixed-precision training reduces the memory footprint of weights and activations. Increasing the batch size or using higher precision data types increases memory consumption. Using a smaller learning rate doesn't directly affect memory. More layers will also increase memory usage.

 

질문 # 105
......

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