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

1. Given the following Python code snippet utilizing spacy for text processing in a multimodal sentiment analysis pipeline, identify the potential issues and suggest improvements to enhance the accuracy and efficiency of the pipeline:

What improvements can be implemented?

A) The code calculates sentiment based on individual tokens, ignoring context and negations. Integrate a sentiment analysis library like VADER or TextBlob for more accurate sentiment scoring.
B) The code doesn't account for the intensity of sentiment-bearing words. Introduce a weighting mechanism based on the part-of-speech tags to emphasize adjectives and adverbs.
C) Replace spacy entirely with NLTK for sentiment analysis, as it provides better pre-trained sentiment models.
D) The code uses the small spacy model, which might not be accurate for sentiment analysis. Use a larger model like 'en_core_web_lg' for better performance.
E) The code doesn't handle contractions or special characters. Implement preprocessing steps to normalize the text before processing it with spacy.

2. Consider a multimodal dataset containing patient records: text descriptions of symptoms, MRI images, and audio recordings of heart sounds. Some records are missing MRI images. Which of the following methods is BEST suited for handling this missing data within a multimodal learning framework?

A) Imputing missing MRI images using the average MRI image from the entire dataset.
B) Ignoring the MRI data completely and training the model only on the text and audio data.
C) Using a masking approach during training, where the model is trained to predict the missing modality (MRI) from the available modalities (text and audio) for incomplete records and is trained with all modalities for complete records.
D) Training a separate model only on records with complete data and then using it to predict the missing data.
E) Deleting all records with missing MRI images.

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

4. You are working on a generative A1 model that creates descriptions of images. During experimentation, you notice the model consistently generates descriptions that are factually incorrect about objects in the image, despite the image quality being high. For example, it might describe a 'cat' as a 'dog'. What is the MOST critical step to address this issue?

A) Implement a mechanism to verify the generated descriptions against an external knowledge base or object recognition system.
B) Fine-tune the model using a smaller learning rate.
C) Apply image sharpening filters to the input images.
D) Use a more complex model architecture.
E) Increase the training data size with more diverse images.

5. You're building a multimodal model that takes images and text as input. You notice that your model is heavily biased towards the text modality, essentially ignoring the visual input. Which of the following strategies could you employ to address this modality imbalance? (Select TWO)

A) Implement a gating mechanism that dynamically adjusts the contribution of each modality based on the input.
B) Reduce the size of the visual encoder.
C) Increase the learning rate for the text encoder.
D) Use a modality-specific loss function, weighting the loss from the visual modality more heavily.
E) Remove the text modality entirely.

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