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試験の準備方法-信頼できるNCA-GENM認証pdf資料試験-高品質なNCA-GENM試験問題集

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NVIDIA Generative AI Multimodal 認定 NCA-GENM 試験問題 (Q155-Q160):

質問 # 155
You have a multimodal model combining video and text data for action recognition. The model performs well on standard datasets but struggles with videos containing unusual camera angles or lighting conditions. Which data augmentation strategy would be MOST effective in improving the model's robustness?

A. Randomly cropping and scaling the video frames.
B. Adding random noise to the audio track.
C. Applying random rotations, flips, and color jittering to the video frames.
D. Replacing random words in the text descriptions with synonyms.
E. Reducing the frame rate of the videos.

正解：C

解説：
Applying random rotations, flips, and color jittering directly addresses the model's sensitivity to camera angles and lighting conditions by exposing it to a wider range of visual variations during training. The other options are less relevant to these specific issues. Audio noise is irrelevant to visual robustness. Cropping and scaling are basic augmentations but less effective than transformations that simulate camera angles and lighting. Synonym replacement improves text understanding, but not visual robustness. Reducing frame rate can reduce computation but doesn't improve robustness to visual variations.

質問 # 156
In the context of generative models, what is the primary purpose of using a normalizing flow?

A. To improve the computational efficiency of backpropagation.
B. To introduce non-linearity into the encoder network of a VAE
C. To reduce the dimensionality of the input data before feeding it to a generator network.
D. To transform a simple probability distribution (e.g., Gaussian) into a more complex and flexible distribution that can better model the data.
E. To regularize the training of the discriminator in a GAN.

正解：D

解説：
Normalizing flows are used to transform a simple probability distribution into a complex one by applying a series of invertible transformations. This allows the model to learn more complex data distributions and generate more realistic samples.

質問 # 157
Which of the following NVIDIA tools or SDKs can MOST effectively be utilized to profile and optimize the performance of a computationally intensive multimodal generative A1 model running on NVIDIA GPUs? (Select TWO)

A. NVIDIA Nsight Systems for system-wide performance analysis.
B. CIJDA Toolkit for memory management.
C. NVIDIA Omniverse for collaborative 3D workflows.
D. NVIDIA Merlin for recommender systems.
E. TensorRT for high-performance inference.

正解：A、E

解説：
Nsight Systems provides detailed system-wide performance analysis, allowing you to identify bottlenecks and optimize resource utilization. TensorRT is a high-performance inference SDK that can significantly speed up model execution. While the CUDA Toolkit is essential for GPU programming, Nsight Systems is better for profiling. Omniverse and Merlin are relevant to other domains, not general performance optimization. Memory management is important, but Nsight provides profiling for this, better answering the question.

質問 # 158
Which NVIDIA SDK would be most appropriate for building a real-time, interactive avatar that can respond to voice commands and generate realistic facial expressions?

A. Riva
B. Avatar Cloud Engine (ACE)
C. NeMo
D. Triton Inference Server
E. RAPIDS

正解：B

解説：
Avatar Cloud Engine (ACE) is specifically designed for building and deploying interactive avatars. It provides pre-built components and APIs for speech recognition, natural language understanding, and realistic avatar animation. Riva focuses primarily on speech AI, NeMo on training large language models, and Triton on model serving. RAPIDS is for data analytics and GPU-accelerated machine learning.

質問 # 159
You are deploying a Riva-based speech-to-text service in a production environment. You observe high latency and CPU utilization on your server Which of the following actions would be most effective in optimizing the performance of your Riva service?

A. Disabling automatic punctuation and capitalization to simplify the ASR process.
B. Increasing the audio chunk size sent to the Riva server to reduce the number of requests.
C. Switching to a smaller, less accurate ASR model to reduce computational load.
D. Deploying the Riva server on a CPU-only instance to reduce cost.
E. Enabling batching and concurrency in the Riva server configuration to process multiple requests simultaneously.

正解：E

解説：
Enabling batching and concurrency is a key optimization strategy for Riva. It allows the server to process multiple audio streams simultaneously, maximizing GPU utilization and reducing overall latency. Switching to a smaller model (A) might reduce load but also decreases accuracy. Disabling punctuation (C) has a minor impact. Increasing audio chunk size (D) can help, but batching is more significant. Deploying on CPU (E) negates the benefits of Riva's GPU acceleration.

質問 # 160
......

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