NVIDIA Generative AI Multimodal : NCA-GENM

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NVIDIA NCA-GENM 試験シラバストピック:

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

問題 #1
Which metric is commonly used to evaluate machine-translation models?

A. Mean Absolute Error (MAE)
B. Accuracy
C. F1 score
D. BLEU score

問題 #2
What is contrastive learning in the context of multimodal deep learning? Pick the 2 correct responses below.

A. In a multimodal context, usually, contrastive learning increases the similarity of representations across modalities for the different objects and decreases the similarity of representations across modalities for same objects.
B. Contrastive learning is a technique used to manipulate and analyze multimodal data using Generative AI.
C. In a multimodal context, usually, contrastive learning increases the similarity of representations across modalities for the same objects and decreases the similarity of representations across modalities for different objects.
D. Contrastive learning is a technique used to train deep learning models by comparing similar and dissimilar inputs and optimizing the model to maximize the similarity between representations of similar inputs and minimize the similarity between representations of dissimilar inputs.
E. In a multimodal context, usually, contrastive learning decreases the similarity of representations across modalities for the same objects and increases the similarity of representations across modalities for different objects.

問題 #3
You are evaluating the performance of an AI model for facial recognition. What is an important consideration when evaluating the model for bias?

A. The model's ability to recognize various facial expressions.
B. The model's compatibility with different operating systems.
C. The model's processing speed in recognizing faces of different races.
D. The model's accuracy in recognizing individuals of different races.

問題 #4
How is the optimization of a multimodal model different from a unimodal model in terms of gradient vanishing?

A. Both multimodal and unimodal models have an equal risk of gradient vanishing, as the optimization process is independent of the number of modalities.
B. Gradient vanishing is not a concern in either multimodal or unimodal models, as modern optimization techniques have overcome this issue.
C. Unimodal models have a higher risk of gradient vanishing compared to multimodal models, as the focus on a single modality allows for better gradient flow and stability.
D. Multimodal models have a higher risk of gradient vanishing compared to unimodal models, as the combination of multiple modalities increases the complexity of the model architecture.

問題 #5
What is the significance of A/B testing in ML software engineering?

A. A/B testing helps in optimizing the hyperparameters of a machine learning model.
B. A/B testing is irrelevant in ML software engineering.
C. A/B testing helps in evaluating the performance and effectiveness of different machine learning models.
D. A/B testing is used to measure the impact of changes in the user interface of a ML application.

解説：