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Title: NCA-GENL試験資料 & NCA-GENL模擬体験 [Print This Page]
Author: joshbel449    Time: 8 hour before
Title: NCA-GENL試験資料 & NCA-GENL模擬体験
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NVIDIA NCA-GENL 認定試験の出題範囲：
トピック出題範囲
トピック 1
  • この試験セクションでは、AI製品開発者のスキルを測定し、仮説の検証、モデルのバリエーションの比較、モデルの応答のテストなどを行う実験を戦略的に計画する方法を扱います。実験における構造、制御、変数に焦点を当てます。
トピック 2
  • データ分析と可視化：この試験セクションでは、データサイエンティストのスキルを測定します。データの解釈、クレンジング、そして視覚的なストーリーテリングによる提示方法を網羅しています。特に、可視化を用いて洞察を抽出し、モデルの挙動、パフォーマンス、あるいはトレーニングデータのパターンを評価する方法に重点が置かれています。
トピック 3
  • プロンプトエンジニアリング：このセクションでは、プロンプトデザイナーのスキルを評価し、LLMが望ましい出力を生み出せるよう導く効果的なプロンプトの作成方法を網羅します。LLMの開発と実務の両方で使用されるプロンプト戦略、フォーマット、反復的な改善手法に焦点を当てます。
トピック 4
  • LLM の統合とデプロイ：このセクションでは、AI プラットフォーム エンジニアのスキルを評価します。API を介して LLM をアプリケーションまたはサービスに接続し、安全かつ効率的に大規模にデプロイする方法を網羅します。また、本番環境におけるレイテンシ、コスト、モニタリング、アップデートに関する考慮事項も含まれます。
トピック 5
  • ソフトウェア開発：この試験セクションでは、機械学習開発者のスキルを測定し、AIアプリケーション向けの効率的でモジュール化されたスケーラブルなコードの作成方法を網羅します。LLMベースの開発に関連するソフトウェアエンジニアリングの原則、バージョン管理、テスト、ドキュメント作成の実践が含まれます。
トピック 6
  • 機械学習とニューラルネットワークの基礎：このセクションでは、AI研究者のスキルを測定します。機械学習とニューラルネットワークの基礎原理を網羅し、これらの概念が大規模言語モデル（LLM）の開発にどのように貢献しているかに焦点を当てます。学習者が生成型AIシステムの学習に関わる基本構造と学習メカニズムを理解できるようにします。
トピック 7
  • LLM向けPythonライブラリ：このセクションでは、LLM開発者のスキルを測定します。Hugging Face Transformers、LangChain、PyTorchなどのPythonツールとフレームワークを使用して、大規模言語モデルを構築、微調整、デプロイする方法を網羅します。実践的な実装とエコシステムの理解に重点を置いています。

>> NCA-GENL試験資料 <<
検証するNCA-GENL試験資料 & 合格スムーズNCA-GENL模擬体験 | 最高のNCA-GENLテスト模擬問題集NCA-GENL認定は、特定の知識分野の習熟度を示すことができます。これは、認定として一般大衆に国際的に認められ、受け入れられています。 NCA-GENL認定は非常に高いため、取得が容易ではありません。時間とエネルギーを投資する必要があります。自分で厳密にリクエストできるかどうかわからない場合は、NCA-GENLテスト資料が役立ちます。 NCA-GENL試験の高い合格率で98％以上の場合、NCA-GENL試験は簡単に合格します。
NVIDIA Generative AI LLMs 認定 NCA-GENL 試験問題 (Q26-Q31):質問 # 26
Which of the following tasks is a primary application of XGBoost and cuML?
正解：B
解説：
Both XGBoost (with its GPU-enabled training) and cuML offer GPU-accelerated implementations of machine learning algorithms, such as gradient boosting, clustering, and dimensionality reduction, enabling much faster model training and inference.

質問 # 27
Which of the following claims is correct about quantization in the context of Deep Learning? (Pick the 2 correct responses)
正解：D、E
解説：
Quantization in deep learning involves reducing the precision of model weights and activations (e.g., from 32- bit floating-point to 8-bit integers) to optimize performance. According to NVIDIA's documentation on model optimization and deployment (e.g., TensorRT and Triton Inference Server), quantization offers several benefits:
* Option A: Quantization reduces power consumption and heat production by lowering the computational intensity of operations, making it ideal for edge devices.
References:
NVIDIA TensorRT Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplear ... er-guide/index.html NVIDIA Triton Inference Server Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplear ... ide/docs/index.html

質問 # 28
Which technique is designed to train a deep learning model by adjusting the weights of the neural network based on the error between the predicted and actual outputs?
正解：C
解説：
Backpropagation is a fundamental technique in training deep learning models, as emphasized in NVIDIA's Generative AI and LLMs course. It is designed to adjust the weights of a neural network by propagating the error between the predicted and actual outputs backward through the network. This process calculates gradients of the loss function with respect to each weight using the chain rule, enabling iterative weight updates via gradient descent to minimize the error. Backpropagation is essential for optimizing neural networks, including those used in large language models (LLMs), by fine-tuning weights to improve predictions. Option A, Gradient Boosting, is incorrect as it is an ensemble method for decision trees, not neural networks. Option B, Principal Component Analysis, is a dimensionality reduction technique, not a training method. Option C, K-means Clustering, is an unsupervised clustering algorithm, unrelated to supervised weight adjustment. The course highlights: "Backpropagation is used to train neural networks by computing gradients of the loss function and updating weights to minimize prediction errors, a critical process in deep learning models like Transformers." References: NVIDIA Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications course; NVIDIA Introduction to Transformer-Based Natural Language Processing.

質問 # 29
You have access to training data but no access to test data. What evaluation method can you use to assess the performance of your AI model?
正解：A
解説：
When test data is unavailable, cross-validation is the most effective method to assess an AI model's performance using only the training dataset. Cross-validation involves splitting the training data into multiple subsets (folds), training the model on some folds, and validating it on others, repeating this process to estimate generalization performance. NVIDIA's documentation on machine learning workflows, particularly in the NeMo framework for model evaluation, highlights k-fold cross-validation as a standard technique for robust performance assessment when a separate test set is not available. Option B (randomized controlled trial) is a clinical or experimental method, not typically used for model evaluation. Option C (average entropy approximation) is not a standard evaluation method. Option D (greedy decoding) is a generation strategy for LLMs, not an evaluation technique.
References:
NVIDIA NeMo Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplear ... /docs/en/stable/nlp
/model_finetuning.html
Goodfellow, I., et al. (2016). "Deep Learning." MIT Press.

質問 # 30
When fine-tuning an LLM for a specific application, why is it essential to perform exploratory data analysis (EDA) on the new training dataset?
正解：C
解説：
Exploratory Data Analysis (EDA) is a critical step in fine-tuning large language models (LLMs) to understand the characteristics of the new training dataset. NVIDIA's NeMo documentation on data preprocessing for NLP tasks emphasizes that EDA helps uncover patterns (e.g., class distributions, word frequencies) and anomalies (e.g., outliers, missing values) that can affect model performance. For example, EDA might reveal imbalanced classes or noisy data, prompting preprocessing steps like data cleaning or augmentation. Option B is incorrect, as learning rate selection is part of model training, not EDA. Option C is unrelated, as EDA does not assess computational resources. Option D is false, as the number of layers is a model architecture decision, not derived from EDA.
References:
NVIDIA NeMo Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplear ... /docs/en/stable/nlp
/intro.html

質問 # 31
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NCA-GENL模擬体験: https://www.topexam.jp/NCA-GENL_shiken.html
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