NVIDIA NCA-GENL 問題集

試験コード：NCA-GENL

試験名称：NVIDIA Generative AI LLMs

最近更新時間：2026-07-03

問題と解答：全97問

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質問 1：
What is the correct order of steps in an ML project?
A. Data collection, Data preprocessing, Model training, Model evaluation
B. Data preprocessing, Data collection, Model training, Model evaluation
C. Model evaluation, Data preprocessing, Model training, Data collection
D. Model evaluation, Data collection, Data preprocessing, Model training
正解：A
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質問 2：
Your company has upgraded from a legacy LLM model to a new model that allows for larger sequences and higher token limits. What is the most likely result of upgrading to the new model?
A. The newer model allows for larger context, so the outputs will improve without increasing inference time overhead.
B. The number of tokens is fixed for all existing language models, so there is no benefit to upgrading to higher token limits.
C. The newer model allows larger context, so outputs will improve, but you will likely incur longer inference times.
D. The newer model allows the same context lengths, but the larger token limit will result in more comprehensive and longer outputs with more detail.
正解：C
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質問 3：
When designing an experiment to compare the performance of two LLMs on a question-answering task, which statistical test is most appropriate to determine if the difference in their accuracy is significant, assuming the data follows a normal distribution?
A. ANOVA test
B. Paired t-test
C. Chi-squared test
D. Mann-Whitney U test
正解：B
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質問 4：
When implementing data parallel training, which of the following considerations needs to be taken into account?
A. The model weights are kept independent for as long as possible increasing the model exploration.
B. A master-worker method for syncing the weights across different processes is desirable due to its scalability.
C. A ring all-reduce is an efficient algorithm for syncing the weights across different processes/devices.
D. The model weights are synced across all processes/devices only at the end of every epoch.
正解：C
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質問 5：
What distinguishes BLEU scores from ROUGE scores when evaluating natural language processing models?
A. BLEU scores determine the fluency of text generation, while ROUGE scores rate the uniqueness of generated text.
B. BLEU scores measure model efficiency, whereas ROUGE scores assess computational complexity.
C. BLEU scores evaluate the 'precision' of translations, while ROUGE scores focus on the 'recall' of summarized text.
D. BLEU scores analyze syntactic structures, while ROUGE scores evaluate semantic accuracy.
正解：C
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質問 6：
What is the purpose of few-shot learning in prompt engineering?
A. To fine-tune a model on a massive dataset
B. To optimize hyperparameters
C. To give a model some examples
D. To train a model from scratch
正解：C
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質問 7：
Which of the following is a parameter-efficient fine-tuning approach that one can use to fine-tune LLMs in a memory-efficient fashion?
A. Chinchilla
B. TensorRT
C. NeMo
D. LoRA
正解：D
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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	Experimentation: Explores running and evaluating trials to test model behavior, compare approaches, and validate generative AI solutions.
トピック 2	Prompt engineering: Focuses on techniques for designing and refining input prompts to effectively guide LLM outputs toward desired results.
トピック 3	Data analysis and visualization: Covers interpreting datasets and presenting insights through visual tools to support informed model development decisions.
トピック 4	Python libraries for LLMs: Covers key Python frameworks and tools — such as LangChain, Hugging Face, and similar libraries — used to build and interact with LLMs.
トピック 5	Data preprocessing and feature engineering: Covers preparing raw data through cleaning, transformation, and feature selection to make it suitable for model training.
トピック 6	Software development: Covers the programming practices and coding skills required to build, maintain, and deploy generative AI applications.
トピック 7	Fundamentals of machine learning and neural networks: Covers the core concepts of how machine learning models learn from data, including the structure and function of neural networks that underpin large language models.
トピック 8	Alignment: Addresses methods for ensuring LLM behavior is safe, accurate, and consistent with human intentions and values.
トピック 9	Experiment design: Focuses on structuring controlled tests and workflows to systematically evaluate LLM performance and outcomes.

参照：https://www.nvidia.com/en-us/learn/certification/generative-ai-llm-associate/

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