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NVIDIA Generative AI Multimodal 認定 NCA-GENM 試験問題 (Q67-Q72):
質問 # 67
You're building a system to translate customer service chat logs into summaries that a human agent can quickly review The chat logs are often informal, contain slang, and have grammatical errors. Which prompt engineering technique is MOST likely to improve the quality and accuracy of the summaries generated by a large language model (LLM)?
正解：A、C、D、E
解説：
Few-shot prompting provides the LLM with examples to learn from, allowing it to better handle the nuances of informal language and errors. Chain-of-thought helps the model reason step-by-step, leading to better summaries. Negative constraints prevent irrelevant information. Template prompts provide structure and consistency. A zero-shot prompt is less effective in this scenario due to the complexity of the input data.
質問 # 68
You're training a multimodal model to generate 3D models from text descriptions. The models are evaluated using Intersection over Union (IOU) between the generated and ground truth 3D models. During evaluation, you observe perfect IOU scores on some samples, but visual inspection reveals significant discrepancies. What is the MOST likely cause for this, and what can be done to correct the process?
正解：D
解説：
Perfect IOU scores with visual discrepancies strongly suggest a problem with the IOU calculation itself (C). Data leakage (B) or overfitting (A) are possibilities, but a bug in the IOU implementation is more likely given the perfect scores. Text complexity (D) doesn't explain perfect scores with visual errors. IOU is a valid metric, and it could be supplemented with chamfer distance, but if IOU gives perfect scores with visual discrepancies, then the immediate action needed is to verify IOU implementation. Thus, the best option is C.
質問 # 69
Consider the following Python code snippet that utilizes a pre-trained language model from the Hugging Face Transformers library:
Which of the following statements are TRUE regarding the generated output?
正解：B、D、E
解説：
The code uses the Hugging Face Transformers pipeline to generate text using the GPT-2 model. The 'max_length' parameter sets the maximum length of the generated sequence, but the model may stop generating earlier if it reaches a natural stopping point. num_return_sequences' controls the number of sequences that return. Pre-trained language models are not guaranteed to be grammatically perfect or factually accurate. The output always includes the prompt.
質問 # 70
Consider the following code snippet, where you are trying to load image and text data for a multimodal model. What is the most likely cause of error if the code fails during the image loading step?
正解：D
解説：
Since the error occurs specifically during the image loading step, the most likely cause is related to the image files themselves. Corrupted files or unsupported formats would prevent the image loading library from successfully reading the images. The other options are less likely to cause an error specifically during image loading.
質問 # 71
You're developing a multimodal system that takes an image and a short audio clip as input and generates a relevant story. You've trained the model, but you observe that the generated stories tend to heavily favor the content of the audio clip, largely ignoring the image. Which of the following techniques could you employ to better balance the influence of both modalities?
正解：D
解説：
Modality-specific scaling factors and attention mechanisms provide a way to explicitly control the influence of each modality Increasing the learning rate of the image encoder might help, but it's not a direct solution- Reducing audio embedding dimensionality could reduce its influence, but might also lose important information. A more diverse dataset is always good, but doesn't guarantee balanced influence. Adding more layers to the audio encoder might increase its dominance.
質問 # 72
......
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