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[General] Kostenlos NCA-GENL dumps torrent & NVIDIA NCA-GENL Prüfung prep & NCA-GE

jacktur831

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【General】 Kostenlos NCA-GENL dumps torrent & NVIDIA NCA-GENL Prüfung prep & NCA-GE

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NVIDIA Generative AI LLMs NCA-GENL Prüfungsfragen mit Lösungen (Q29-Q34):29. Frage
What is the main difference between forward diffusion and reverse diffusion in diffusion models of Generative AI?
  • A. Forward diffusion uses feed-forward networks, while reverse diffusion uses recurrent networks.
  • B. Forward diffusion uses bottom-up processing, while reverse diffusion uses top-down processing to generate samples from noise vectors.
  • C. Forward diffusion focuses on progressively injecting noise into data, while reverse diffusion focuses on generating new samples from the given noise vectors.
  • D. Forward diffusion focuses on generating a sample from a given noise vector, while reverse diffusion reverses the process by estimating the latent space representation of a given sample.
Antwort: C
Begründung:
Diffusion models, a class of generative AI models, operate in two phases: forward diffusion and reverse diffusion. According to NVIDIA's documentation on generative AI (e.g., in the context of NVIDIA's work on generative models), forward diffusion progressively injects noise into a data sample (e.g., an image or text embedding) over multiple steps, transforming it into a noise distribution. Reverse diffusion, conversely, starts with a noise vector and iteratively denoises it to generate a new sample that resembles the training data distribution. This process is central tomodels like DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models). Option A is incorrect, as forward diffusion adds noise, not generates samples. Option B is false, as diffusion models typically use convolutional or transformer-based architectures, not recurrent networks. Option C is misleading, as diffusion does not align with bottom-up/top-down processing paradigms.
References:
NVIDIA Generative AI Documentation: https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/generative-ai/ Ho, J., et al. (2020). "Denoising Diffusion Probabilistic Models."

30. Frage
What is confidential computing?
  • A. A method for interpreting and integrating various forms of data in AI systems.
  • B. A technique for securing computer hardware and software from potential threats.
  • C. A process for designing and applying AI systems in a manner that is explainable, fair, and verifiable.
  • D. A technique for aligning the output of the AI models with human beliefs.
Antwort: B
Begründung:
Confidential computing is a technique for securing computer hardware and software from potential threats by protecting data in use, as covered in NVIDIA's Generative AI and LLMs course. It ensures that sensitive data, such as model weights or user inputs, remains encrypted during processing, using technologies like secure enclaves or trusted execution environments (e.g., NVIDIA H100 GPUs with confidential computing capabilities). This enhances the security of AI systems. Option B is incorrect, as it describes Trustworthy AI principles, not confidential computing. Option C is wrong, as aligning outputs with human beliefs is unrelated to security. Option D is inaccurate, as data integration is not the focus of confidential computing. The course notes: "Confidential computing secures AI systems by protecting data in use, leveraging trusted execution environments to safeguard sensitive information during processing." References: NVIDIA Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications course; NVIDIA Introduction to Transformer-Based Natural Language Processing.

31. Frage
What are some methods to overcome limited throughput between CPU and GPU? (Pick the 2 correct responses)
  • A. Increase the clock speed of the CPU.
  • B. Upgrade the GPU to a higher-end model.
  • C. Increase the number of CPU cores.
  • D. Using techniques like memory pooling.
Antwort: B,D
Begründung:
Limited throughput between CPU and GPU often results from data transfer bottlenecks or inefficient resource utilization. NVIDIA's documentation on optimizing deep learning workflows (e.g., using CUDA and cuDNN) suggests the following:
* Option B: Memory pooling techniques, such as pinned memory or unified memory, reduce data transfer overhead by optimizing how data is staged between CPU and GPU.
References:
NVIDIA CUDA Documentation: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html NVIDIA GPU Product Documentation:https://www.nvidia.com/en-us/data-center/products/

32. Frage
Which of the following tasks is a primary application of XGBoost and cuML?
  • A. Training deep learning models
  • B. Performing GPU-accelerated machine learning tasks
  • C. Inspecting, cleansing, and transforming data
  • D. Data visualization and analysis
Antwort: B
Begründung:
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.

33. Frage
In the context of a natural language processing (NLP) application, which approach is most effective for implementing zero-shot learning to classify text data into categories that were not seen during training?
  • A. Use a large, labeled dataset for each possible category.
  • B. Use a pre-trained language model with semantic embeddings.
  • C. Train the new model from scratch for each new category encountered.
  • D. Use rule-based systems to manually define the characteristics of each category.
Antwort: B
Begründung:
Zero-shot learning allows models to perform tasks or classify data into categories without prior training on those specific categories. In NLP, pre-trained language models (e.g., BERT, GPT) with semantic embeddings are highly effective for zero-shot learning because they encode general linguistic knowledge and can generalize to new tasks by leveraging semantic similarity. NVIDIA's NeMo documentation on NLP tasks explains that pre-trained LLMs can perform zero-shot classification by using prompts or embeddings to map input text to unseen categories, often via techniques like natural language inference or cosine similarity in embedding space. Option A (rule-based systems) lacks scalability and flexibility. Option B contradicts zero- shot learning, as it requires labeled data. Option C (training from scratch) is impractical and defeats the purpose of zero-shot learning.
References:
NVIDIA NeMo Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplear ... /docs/en/stable/nlp
/intro.html
Brown, T., et al. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners."

34. Frage
......
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