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NVIDIA NCA-GENM Testengine - NCA-GENM Deutsch Prüfung

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NVIDIA Generative AI Multimodal NCA-GENM Prüfungsfragen mit Lösungen (Q71-Q76):

71. Frage
Which of the following Python code snippets correctly demonstrates how to load pre-trained word embeddings (e.g., GloVe or Word2Vec) using spaCy and then calculate the cosine similarity between two words?

Antwort: A,C,D,E

Begründung:
Option A loads a small spacy model without word vectors. Option B loads the large spacy model with word vectors correctly, and calculates the similarity. Option C correctly loads word embeddings from a text file and uses cosine_similarity from sklearn.metrics.pairwise to get similarity Option D shows word similarity and usage of the gensim model.

72. Frage
You are building a multimodal AI system that generates 3D models of furniture from text descriptions and a few 2D images of similar furniture pieces. The system uses separate encoders for text and images. You want to fuse the information from both modalities effectively. Which TWO of the following fusion techniques would be the most appropriate for this task, considering the different nature of the text and image data?

A. Using a gating mechanism (e.g., a learned weight) to control the contribution of the text and image embeddings based on the input.
B. Using a cross-attention mechanism where the text embedding attends to the image features, and vice-versa, allowing the model to dynamically weight the importance of different parts of each modality.
C. Applying element-wise addition of the text and image embeddings.
D. Performing a simple average of the text and image embeddings.
E. Simple concatenation of the text and image embeddings before feeding them into the decoder.

Antwort: A,B

Begründung:
Cross-attention (C) allows the model to dynamically learn the relationships between the text and image, highlighting relevant features from each modality- A gating mechanism (D) provides a learned way to control the contribution of each modality allowing the model to prioritize the more informative input Simple concatenation (A), addition (B), or averaging (E) are less sophisticated and might not effectively capture the complex interactions between the modalities.

73. Frage
You're working on a multimodal A1 model that combines audio and text to generate music. You notice that the generated music lacks musical structure and sounds random. Which of the following techniques could be applied to improve the coherence and musicality of the generated output?

A. Increasing the size of the model's hidden layers.
B. Using a Recurrent Neural Network (RNN) with attention mechanism to model sequential dependencies in the music.
C. Training the model on a larger dataset of music.
D. Adding more layers to the model.
E. Using a Variational Autoencoder (VAE) to learn a latent representation of musical structure.

Antwort: B,E

Begründung:
A VAE can learn a structured latent space that captures essential musical features, allowing for controlled generation. RNNs with attention are well-suited for modeling sequential data like music, capturing long-range dependencies and creating a more coherent structure. Simply increasing the size or depth of the model may not address the underlying issue of musical structure. A larger dataset may help, but structured modeling techniques are generally more effective.

74. Frage
Consider the following Python code snippet using Triton Inference Server's Python client. The code intends to send a request to a model that expects two input tensors: 'input_image' (shape: [1, 3, 224, 224], datatype: FP32) and 'input_text' (shape: [1 ,], datatype: BYTES). Identify potential issues in this code that could prevent successful inference.

A. The input data for 'input_text' needs to be encoded to bytes using UTF-8 encoding before being passed to Triton.
B. The function is used incorrectly; it should directly accept the Triton datatype string (e.g., 'FP32').
C. The data is not converted to the appropriate NumPy datatype before being sent to Triton.
D. The model name and input/output names must be specified, but they are missing in the code.
E. All of the above.

Antwort: E

Begründung:
All the mentioned issues (A, B, C, D) can prevent successful inference. requires correction. The input text requires explicit byte encoding. Converting input_image to the correct numpy data type. Specifying the model name and input/output names is important for triton to understand the request. If all of these requirements are not met, the triton request will fail.

75. Frage
You are developing a multimodal model that combines time-series data from sensor readings with natural language descriptions of events. The time-series data has varying sampling rates and the text descriptions are often vague and ambiguous. How would you best address the challenge of aligning and fusing these two modalities to improve model performance?

A. Resample the time-series data to a uniform sampling rate and directly concatenate it with the text embeddings.
B. Use a dynamic time warping (DTW) algorithm to align the time-series data with the text descriptions and then use a cross-modal attention mechanism for fusion.
C. Ignore the time-series data and train the model only on the text descriptions.
D. Train separate models for time-series and text and average their predictions.
E. Average the time-series data over a fixed time window and concatenate it with the text embeddings.

Antwort: B

Begründung:
DTW helps align time-series data with varying lengths and temporal distortions to text. Cross-modal attention then effectively fuses the aligned modalities, allowing the model to learn relationships between them. Resampling and direct concatenation (A) doesn't account for temporal variations. Ignoring data (B) is counterproductive. Averaging (D) loses temporal information. Averaging separate model outputs (E) is a form of late fusion and less effective than joint learning after alignment.

76. Frage
......

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