NVIDIA Generative AI Multimodal : NCA-GENM

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NVIDIA Generative AI Multimodal NCA-GENM Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. You are deploying a multimodal Generative A1 model on a cloud platform. The model takes video and text as input to generate video descriptions. The model's performance needs to be monitored to ensure it meets certain performance SLAs. Which of the following metrics are MOST crucial to monitor in a production environment to ensure both computational efficiency and output quality? (Select TWO)

A) Inference latency (time per request).
B) GPU utilization.
C) Model size on disk.
D) Number of lines of code in the model.
E) BLEU score (or similar text generation metric) for generated descriptions.

2. When experimenting with different architectures for a text-to-image model, you observe that a Diffusion model generates higher quality images than a GAN (Generative Adversarial Network). However, the Diffusion model is significantly slower to generate images. What strategy can you employ to improve the inference speed of the Diffusion model without significantly sacrificing image quality?

A) Train the GAN for a longer duration.
B) Use a larger UNet architecture within the Diffusion model.
C) Use a smaller batch size.
D) Increase the number of diffusion steps.
E) Employ distillation techniques to train a faster, smaller model.

3. You're training a large language model (LLM) and notice that it struggles to maintain consistency and context over long passages of text. Which of the following architectural modifications would be most effective in addressing this issue?

A) Increasing the size of the vocabulary.
B) Implementing a sparse attention mechanism to reduce computational cost
C) Reducing the number of layers in the transformer architecture.
D) Increasing the maximum sequence length the model can process.
E) Using a smaller embedding dimension.

4. You are developing a multimodal generative A1 model that takes both image and text inputs. The image branch uses a ResNet50 pre- trained on ImageNet, while the text branch uses a BERT model. To effectively combine the features, you need to align their representations. Which of the following techniques is MOST suitable for projecting the image and text features into a common embedding space?

A) Employing Contrastive Learning with a shared embedding space and using positive and negative pairs of image and text.
B) Using Principal Component Analysis (PCA) to reduce the dimensionality of ResNet50 and BERT features before concatenation.
C) Training separate linear projection layers for both ResNet50 and BERT outputs, followed by concatenation.
D) Fine-tuning the entire ResNet50 and BERT models jointly on the multimodal dataset.
E) Direct concatenation of ResNet50 and BERT output features.

5. 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?

A) Reduce the dimensionality of the audio embedding_
B) Increase the size of the training dataset, ensuring it contains more diverse audio clips.
C) Implement modality-specific scaling factors or attention mechanisms to dynamically adjust the contribution of each modality during the fusion process.
D) Increase the learning rate of the image encoder.
E) Add more layers to the audio encoder.

Fragen und Antworten: