NVIDIA NVIDIA-Certified Associate NCA-GENM

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

1. Which statistical method is most appropriate for evaluating the agreement between multiple human annotators labeling images with severity scores on a scale of 1 to 5, for a multimodal medical imaging application?

A) Krippendorff's Alpha
B) Chi-squared test
C) Cohen's Kappa
D) Spearman's rank correlation coefficient
E) Pearson correlation coefficient

2. You are working on a multimodal AI model that generates images from text descriptions. You notice that the generated images often lack fine-grained details and appear blurry. Which of the following techniques is LEAST likely to improve the visual quality of the generated images?

A) Employing a convolutional neural network (CNN) with strided convolutions for upsampling.
B) Increasing the latent space dimensionality of the generative model.
C) Using a perceptual loss function that penalizes differences in high-level features.
D) Training with a larger dataset of higher-resolution images.
E) Reducing the batch size during training.

3. You are fine-tuning a large pre-trained language model for a specific downstream task. During training, you observe that the model performs well on the training data but generalizes poorly to the validation dat a. Which of the following strategies could help improve the model's generalization performance?

A) Increase the weight decay (L2 regularization).
B) Decrease the learning rate.
C) Implement early stopping based on the validation loss.
D) Increase the training data size by collecting more data.
E) Increase the learning rate.

4. You are tasked with evaluating the scalability of a multimodal generative model deployed on an NVIDIAAI 00 GPU. The model processes text, images, and audio. Which of the following metrics and tools would be MOST relevant to monitor and analyze?

A) CPU utilization and memory usage.
B) GPU utilization, GPU memory usage, and throughput (samples per second).
C) CUDA core utilization and Tensor Core utilization.
D) Disk 1/0 and storage capacity.
E) Network latency and bandwidth.

5. Which of the following is NOT a common challenge in training multimodal Generative AI models?

A) Aligning feature spaces of different modalities.
B) Dealing with missing modality data during inference.
C) Handling different data modalities with varying statistical properties.
D) The computational complexity associated with training large unimodal models.
E) Optimizing for a single modality at the expense of others.

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