最新なNVIDIA NCA-GENM問題集（403題）、真実試験の問題を全部にカバー！

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

1. Given the following Python code snippet utilizing spacy for text processing in a multimodal sentiment analysis pipeline, identify the potential issues and suggest improvements to enhance the accuracy and efficiency of the pipeline:

What improvements can be implemented?

A) Replace spacy entirely with NLTK for sentiment analysis, as it provides better pre-trained sentiment models.
B) The code uses the small spacy model, which might not be accurate for sentiment analysis. Use a larger model like 'en_core_web_lg' for better performance.
C) The code doesn't account for the intensity of sentiment-bearing words. Introduce a weighting mechanism based on the part-of-speech tags to emphasize adjectives and adverbs.
D) The code calculates sentiment based on individual tokens, ignoring context and negations. Integrate a sentiment analysis library like VADER or TextBlob for more accurate sentiment scoring.
E) The code doesn't handle contractions or special characters. Implement preprocessing steps to normalize the text before processing it with spacy.

2. You're building a multimodal sentiment analysis model using text and audio dat a. You observe that the model's performance is significantly worse on audio samples from noisy environments. Which of the following data augmentation techniques would be MOST effective for improving the model's robustness to noisy audio?

A) Mixing different types of noise (e.g., background noise, speech babble) at varying signal-to-noise ratios (SNRs) to the audio data.
B) Applying pitch shifting to the audio data.
C) Adding random noise to the text data.
D) Random Cropping
E) Applying time stretching to the audio data.

3. You are building a multimodal model to predict stock prices using financial news articles (text), historical stock prices (time-series), and company logos (images). You have preprocessed the data and are ready to train your model. Which of the following architectures would be MOST suitable for effectively integrating these three modalities?

A) A model that combines a Transformer for text, an LSTM for time-series, and a CNN for images, with a late fusion strategy using a weighted averaging of predictions.
B) Separate models for each modality trained independently, and then ensembled together at the prediction stage.
C) A model that uses a Transformer encoder for each modality, followed by a shared Transformer decoder for prediction, enabling cross-modal attention at the decoder level.
D) A simple feed forward neural network with concatenated features from all modalities.
E) A model that converts all data into a single text format and uses a large language model (LLM) for prediction.

4. Consider a scenario where you are evaluating the performance of a multimodal A1 model that generates descriptions for images. However, the generated descriptions tend to be repetitive and lack diversity. Which of the following techniques can be employed to address this issue and encourage more diverse and creative outputs from the model? (Select TWO)

A) Utilizing a temperature scaling parameter during decoding and increasing its value.
B) Employing a nucleus sampling (top-p sampling) decoding strategy.
C) Using a greedy decoding strategy.
D) Using a beam search decoding strategy with a small beam width.
E) Increasing the model's training data size.

5. You are building a system that identifies objects in images based on spoken commands. You have trained a model but notice that it performs poorly when the spoken command contains synonyms or paraphrases of the training data. Which of the following techniques would BEST address this issue?

A) Increasing the size of the training dataset.
B) Simplifying the spoken commands to use only a limited vocabulary.
C) Employing a word embedding model (e.g., Word2Vec, GloVe) or contextual embeddings (e.g., BERT) to represent the spoken commands, allowing the model to generalize to semantically similar phrases.
D) Using data augmentation techniques such as rotating and scaling the images.
E) Reducing the learning rate of the model.

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