Tech4Examはどんな試験参考書を提供していますか？

テストエンジン：NCA-GENM試験試験エンジンは、あなた自身のデバイスにダウンロードして運行できます。インタラクティブでシミュレートされた環境でテストを行います。
PDF（テストエンジンのコピー）：内容はテストエンジンと同じで、印刷をサポートしています。

あなたのテストエンジンはどのように実行しますか？

あなたのPCにダウンロードしてインストールすると、NVIDIA NCA-GENMテスト問題を練習し、'練習試験'と '仮想試験'2つの異なるオプションを使用してあなたの質問と回答を確認することができます。
仮想試験 - 時間制限付きに試験問題で自分自身をテストします。
練習試験 - 試験問題を1つ1つレビューし、正解をビューします。

返金するポリシーはありますか？ 失敗した場合、どうすれば返金できますか？

はい。弊社はあなたが我々の練習問題を使用して試験に合格しないと全額返金を保証します。返金プロセスは非常に簡単です：購入日から60日以内に不合格成績書を弊社に送っていいです。弊社は成績書を確認した後で、返金を行います。お金は７日以内に支払い口座に戻ります。

あなたはNCA-GENM試験参考書の更新をどのぐらいでリリースしていますか？

すべての試験参考書は常に更新されますが、固定日付には更新されません。弊社の専門チームは、試験のアップデートに十分の注意を払い、彼らは常にそれに応じてNCA-GENM試験内容をアップグレードします。

更新されたNCA-GENM試験参考書を得ることができ、取得方法？

はい、購入後に1年間の無料アップデートを享受できます。更新があれば、私たちのシステムは更新されたNCA-GENM試験参考書をあなたのメールボックスに自動的に送ります。

購入後、どれくらいNCA-GENM試験参考書を入手できますか？

あなたは5-10分以内にNVIDIA NCA-GENM試験参考書を付くメールを受信します。そして即時ダウンロードして勉強します。購入後にNCA-GENM試験参考書を入手しないなら、すぐにメールでお問い合わせください。

NCA-GENMテストエンジンはどのシステムに適用しますか？

オンラインテストエンジンは、WEBブラウザをベースとしたソフトウェアなので、Windows / Mac / Android / iOSなどをサポートできます。どんな電設備でも使用でき、自己ペースで練習できます。オンラインテストエンジンはオフラインの練習をサポートしていますが、前提条件は初めてインターネットで実行することです。
ソフトテストエンジンは、Java環境で運行するWindowsシステムに適用して、複数のコンピュータにインストールすることができます。
PDF版は、Adobe ReaderやFoxit Reader、Google Docsなどの読書ツールに読むことができます。

割引はありますか？

我々社は顧客にいくつかの割引を提供します。 特恵には制限はありません。 弊社のサイトで定期的にチェックしてクーポンを入手することができます。

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

1. You're building a text generation model using a Transformer architecture. You observe that the generated text often gets stuck in repetitive loops, producing the same phrase over and over. Which of the following strategies is MOST likely to mitigate this issue?

A) Increase the number of attention heads in the Transformer.
B) Use a smaller vccabulary size.
C) Decrease the learning rate of the model during training.
D) Implement beam search with a larger beam width.
E) Increase the temperature parameter during text generation.

2. You are evaluating two different generative A1 model architectures (Model A and Model B) for image generation. You use the Frechet Inception Distance (FID) score as your primary evaluation metric. Model A has a lower FID score than Model B. Which of the following statements are MOST accurate regarding the interpretation of the FID scores? (Select TWO)

A) Model A generates images that are more visually appealing to human observers.
B) Model A is less likely to suffer from mode collapse than Model B.
C) Model A generates images that have a distribution more similar to the real image distribution used for calculating the FID score.
D) Model B necessarily has better performance on downstream tasks using the generated images.
E) Model B generates images that are more diverse than Model A.

3. You're developing an Avatar Cloud Engine (ACE) application to create a real-time, interactive virtual assistant. The assistant needs to respond to user speech, understand their intent, and generate appropriate responses. Which sequence of NVIDIA SDKs would provide the MOST complete solution for this task?

A) NeMo (for training a custom language model) -> Triton Inference Server (for serving the trained language model) -> ACE (for avatar rendering and animation).
B) Riva (for speech recognition and synthesis) -> Triton Inference Server (for serving a pre-trained chatbot model) -> ACE (for avatar rendering and animation).
C) Riva (for speech recognition and synthesis) -> NeMo (for natural language understanding and response generation) -> Triton Inference Server (for model deployment) ACE (for avatar rendering and animation).
D) Triton Inference Server (for serving all models) -> Riva (for speech recognition and synthesis) ACE (for avatar rendering and animation).
E) CUDA (For running deep learning workloads)-> Riva (for speech recognition and synthesis) -> ACE (for avatar rendering and animation).

4. You're building a system that uses a pre-trained large language model (LLM) for generating creative stories. After deploying the system, you notice that the generated stories often contain biases present in the training data of the LLM. What are the MOST effective strategies to mitigate these biases in your generated stories? (Select TWO)

A) Use prompt engineering to steer the LLM away from biased outputs.
B) Increase the temperature parameter in the LLM's decoding strategy.
C) Reduce the size of the LLM to minimize memory usage.
D) Fine-tune the LLM on a diverse and representative dataset.
E) Apply bias detection and mitigation techniques to the LLM's output.

5. Consider a scenario where you're integrating CLIP with a generative model to create images from text prompts. Which of the following best describes the primary role of CLIP in this process?

A) To act as a discriminator in a GAN setup.
B) To optimize the hyperparameters of the generative model.
C) To decode generated images back into text descriptions.
D) To directly generate images based on text prompts.
E) To encode text prompts into a vector representation that guides the image generation process.

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