NVIDIA NCA-GENM : NVIDIA Generative AI Multimodal

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NVIDIA Generative AI Multimodal NCA-GENM Prüfungsfragen mit Lösungen:

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

2. Consider a scenario where you are developing a multimodal A1 system to translate sign language videos into text. The system utilizes a CNN for processing video frames and an RNN for generating the text sequence. During evaluation, you observe that the system struggles to accurately translate signs that involve complex hand movements or subtle facial expressions. What are the MOST effective strategies to improve performance in this specific scenario? (Select TWO)

A) Incorporate a 3D CNN architecture to better capture spatial-temporal information from the video.
B) Augment the training data with variations of the sign language videos, including different camera angles, lighting conditions, and signers.
C) Reduce the frame rate of the input video to decrease computational load.
D) Increase the depth of the CNN to capture more fine-grained visual features.
E) Replace the RNN with a simpler feed forward neural network for faster processing.

3. You're training a multimodal model for generating stories from images and audio. You use a Transformer architecture. During training, you notice that the model struggles to maintain long-range dependencies in the generated stories, leading to incoherent narratives. Which of the following techniques would be MOST effective in addressing this issue within the Transformer architecture?

A) Removing the self-attention mechanism.
B) Incorporating positional encodings and increasing the attention window size.
C) Using only audio as input.
D) Reducing the number of layers in the Transformer.
E) Using a smaller embedding dimension.

4. You are tasked with evaluating the trustworthiness of a multimodal A1 model that predicts diagnoses based on medical images and patient history text. Which of the following evaluation metrics or techniques are MOST relevant for assessing the model's trustworthiness in this critical application?

A) Accuracy and F1-score on a held-out test set.
B) Calibration error, measuring the alignment between predicted probabilities and actual outcomes.
C) Robustness testing by introducing adversarial perturbations to the input data.
D) Measuring inference throughput (samples per second).
E) Attribution methods (e.g., Grad-CAM) to visualize which parts of the image and text the model focuses on.

5. You are building a multimodal model to classify news articles using both text and images. The text data is processed using spaCy, and image data is processed using Keras. You've noticed that the model is heavily biased towards the text dat a. Which of the following techniques would be MOST effective in addressing this modality imbalance?

A) Using data augmentation techniques on the image dataset, such as random rotations and flips.
B) Normalizing the length of text sequences to a fixed size before feeding into the model.
C) Reducing the dimensionality of the image feature vectors using Principal Component Analysis (PCA).
D) Applying TF-IDF to the text data to reduce the impact of common words.
E) Implementing modality-specific weighting in the loss function, giving a higher weight to the image loss.

Fragen und Antworten: