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NCA-GENM Echte Fragen, NCA-GENM Zertifizierungsfragen
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NVIDIA Generative AI Multimodal NCA-GENM Prüfungsfragen mit Lösungen (Q277-Q282):
277. Frage
You are fine-tuning a pre-trained large language model (LLM) for a specific text generation task using LoRA (Low-Rank Adaptation).
Which of the following statements accurately describes the benefits and limitations of using LoRA?
- A. A and B.
- B. LoRA is not compatible with model parallelism techniques.
- C. LoRA reduces the number of trainable parameters by inserting low-rank matrices into the original model layers, making fine-tuning more memory-efficient.
- D. LoRA can improve the accuracy of the fine-tuned model compared to full fine-tuning by preventing overfitting.
- E. LoRA allows for efficient task switching by only storing and loading the small LoRA parameters for different tasks, while keeping the original LLM weights frozen.
Antwort: A
Begründung:
LoRA significantly reduces the number of trainable parameters, enabling more memory-efficient fine-tuning, especially for large models. It also facilitates efficient task switching as only the small LoRA parameters need to be stored and loaded for different tasks. While LoRA can help prevent overfitting compared to full fine-tuning, it doesn't guarantee improved accuracy. LoRA can be effectively combined with model parallelism.
278. Frage
You're training a conditional GAN (cGAN) to generate images of handwritten digits conditioned on the digit label. You notice that the generated images are blurry and lack fine details, even after extensive training. Which of the following techniques could you implement to improve the sharpness and realism of the generated images?
- A. Implement a perceptual loss function in addition to the adversarial loss.
- B. Increase the dimensionality of the latent space.
- C. Add batch normalization layers to the generator and discriminator.
- D. Use spectral normalization on both the generator and discriminator.
- E. Increase the learning rate of the generator.
Antwort: A
Begründung:
Perceptual loss functions, which compare high-level features extracted by a pre-trained network, encourage the generator to create images that are more perceptually realistic and detailed. Spectral normalization helps stabilize training and can prevent the discriminator from overpowering the generator, but it doesn't directly address the lack of detail. Increasing latent space dimensionality and adding batch normalization are general techniques that might help, but perceptual loss is more targeted for improving image quality. Increasing the learning rate might destabilize training.
279. Frage
You're designing a multimodal A1 system for autonomous driving that integrates data from cameras (images), LiDAR (point clouds), radar (time-series), and GPS (geospatial). The system needs to make real-time decisions in complex urban environments. Which hardware and software components are crucial for achieving low latency and high accuracy in data processing and fusion?
- A. All of the above.
- B. Sensor fusion algorithms optimized for GPU acceleration.
- C. High-bandwidth, low-latency communication interfaces (e.g., PCle Gen4/5) for data transfer between sensors and processing units.
- D. Real-time operating system (RTOS) for deterministic execution and minimal jitter.
- E. NVIDIA GPUs with CUDA for accelerated processing of image and point cloud data.
Antwort: A
Begründung:
All the options are critical for real-time performance. GPUs accelerate processing, high-bandwidth interfaces enable fast data transfer, RTOS ensures deterministic execution, and optimized sensor fusion algorithms maximize accuracy.
280. Frage
Consider a scenario where you are developing a multimodal system for generating 3D models from text descriptions. The system uses a Variational Autoencoder (VAE) to generate the 3D models. During training, you observe that the generated 3D models lack diversity and tend to cluster around a few common shapes. Which of the following techniques could you employ to improve the diversity of the generated 3D models?
- A. Decreasing the capacity of the VAE's latent space.
- B. Applying techniques like adversarial training to encourage the VAE to generate more realistic 3D models.
- C. Decreasing the batch size during training.
- D. Using a larger training dataset with more diverse text descriptions.
- E. Increasing the weight of the Kullback-Leibler (KL) divergence term in the VAE's loss function.
Antwort: B,D
Begründung:
A larger, more diverse dataset provides more examples for the VAE to learn from, leading to more diverse generated outputs. Adversarial training can help the VAE generate more realistic and diverse 3D models by penalizing outputs that are easily distinguishable from real data. Decreasing the latent space capacity can limit the model's ability to capture the diversity of the data. Increasing the KL divergence weight can lead to underfitting and less diverse outputs. Decreasing batch size can increase the variance of gradients during training, but its impact on diversity is less direct.
281. Frage
You are building a video summarization system that uses both visual (frame content) and audio (speech transcripts) information. You've noticed that the system tends to prioritize segments with clear speech but often misses important visual events that are not explicitly mentioned in the audio. How can you improve the system to better incorporate visual cues into the summarization process? (Select all that apply)
- A. Fine-tune the audio transcription model to be more accurate.
- B. Increase the weight given to audio features in the summarization model.
- C. Train a separate model to detect important visual events (e.g., action recognition) and incorporate its output into the summarization process.
- D. Use a multimodal attention mechanism that allows the model to attend to both visual and audio features simultaneously.
- E. All of the above.
Antwort: C,D
Begründung:
Training a separate model for visual event detection helps explicitly identify important visual cues. A multimodal attention mechanism allows the model to dynamically weigh the importance of visual and audio features. Increasing the weight of audio features would exacerbate the problem. While fine-tuning the audio model is helpful, it doesn't address the core issue of incorporating visual cues. Option E is incorrect as B is incorrect.
282. Frage
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