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NVIDIA Generative AI Multimodal 認定 NCA-GENM 試験問題:

1. You are using NeMo to fine-tune a large language model for a specific task. You notice that the model is overfitting to the training dat a. Which of the following techniques could you apply to mitigate overfitting in this scenario? (Select all that apply)

A) Decrease the learning rate.
B) Increase the size of the training dataset.
C) Add dropout layers to the model architecture.
D) Implement weight decay (L2 regularization).
E) Increase the batch size.

2. You are developing an Avatar Cloud Engine (ACE) application for a virtual assistant that needs to generate realistic facial expressions based on user emotions detected from text. Which ACE microservice would be most directly responsible for this functionality?

A) speech to Text (STT)
B) Lip Sync
C) Natural Language Understanding (NLU)
D) Facial Animation
E) Text to Speech (TTS)

3. Consider a multimodal emotion recognition system that uses both facial expressions and speech audio as input. You want to fuse the information from these two modalities. Which of the following fusion techniques would be most suitable if the modalities have significantly different temporal resolutions (e.g., facial expressions change more rapidly than overall vocal tone)?

A) Intermediate Fusion (using attention mechanisms to align features)
B) Late Fusion (averaging probabilities from individual classifiers)
C) Early Fusion (concatenating raw features)
D) Feature Extraction (extracting features)
E) Decision Fusion (majority voting based on modality predictions)

4. Which of the following is the MOST important factor in ensuring the 'trustworthiness' of a multimodal Generative AI model used for a safety-critical application (e.g., medical diagnosis)?

A) Ability to generate diverse outputs.
B) Use of the latest deep learning architecture.
C) Low computational cost for inference.
D) High accuracy on the training dataset.
E) Explainability and interpretability of the model's decisions.

5. You are building a multimodal Generative A1 system to generate image captions based on both the visual content of an image and a short audio description of the scene. Which architectural approach would be MOST effective for fusing these two modalities into a coherent representation for caption generation?

A) Concatenate the image file name with the audio file name before feeding into the LLM.
B) Ignore the audio entirely, as images are sufficient for generating captions.
C) Early Fusion: Concatenate the raw image pixel data with the raw audio waveform data before feeding it into a single model.
D) Late Fusion: Train separate image and audio encoders, then concatenate their high-level feature vectors before feeding into a caption generation model.
E) Intermediate Fusion: Train separate image and audio encoders, then use cross-attention mechanisms to allow the image features to attend to the audio features (and vice-versa) at multiple layers of the model.

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