NCA-GENLの無料問題集（53題）、NCA-GENL認定試験参考書

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：2025-06-23

問題と解答：全53問

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無料問題集NCA-GENL 資格取得

質問 1：
Transformers are useful for language modeling because their architecture is uniquely suited for handling which of the following?
A. Embeddings
B. Long sequences
C. Translations
D. Class tokens
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2：
Which metric is commonly used to evaluate machine-translation models?
A. ROUGE score
B. BLEU score
C. F1 Score
D. Perplexity
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3：
How does A/B testing contribute to the optimization of deep learning models' performance and effectiveness in real-world applications? (Pick the 2 correct responses)
A. A/B testing helps validate the impact of changes or updates to deep learning models bystatistically analyzing the outcomes of different versions to make informed decisions for model optimization.
B. A/B testing guarantees immediate performance improvements in deep learning models without the need for further analysis or experimentation.
C. A/B testing in deep learning models is primarily used for selecting the best training dataset without requiring a model architecture or parameters.
D. A/B testing allows for the comparison of different model configurations or hyperparameters to identify the most effective setup for improved performance.
E. A/B testing is irrelevant in deep learning as it only applies to traditional statistical analysis and not complex neural network models.
正解：A,D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4：
Transformers are useful for language modeling because their architecture is uniquely suited for handling which of the following?
A. Embeddings
B. Long sequences
C. Translations
D. Class tokens
正解：B
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5：
What is Retrieval Augmented Generation (RAG)?
A. RAG is a methodology that combines an information retrieval component with a response generator.
B. RAG is a technique used to fine-tune pre-trained LLMs for improved performance.
C. RAG is an architecture used to optimize the output of an LLM by retraining the model with domain- specific data.
D. RAG is a method for manipulating and generating text-based data using Transformer-based LLMs.
正解：A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

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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	Fundamentals of Machine Learning and Neural Networks: This section of the exam measures the skills of AI Researchers and covers the foundational principles behind machine learning and neural networks, focusing on how these concepts underpin the development of large language models (LLMs). It ensures the learner understands the basic structure and learning mechanisms involved in training generative AI systems.
トピック 2	LLM Integration and Deployment: This section of the exam measures skills of AI Platform Engineers and covers connecting LLMs with applications or services through APIs, and deploying them securely and efficiently at scale. It also includes considerations for latency, cost, monitoring, and updates in production environments.
トピック 3	Data Preprocessing and Feature Engineering: This section of the exam measures the skills of Data Engineers and covers preparing raw data into usable formats for model training or fine-tuning. It includes cleaning, normalizing, tokenizing, and feature extraction methods essential to building robust LLM pipelines.
トピック 4	Experiment Design
トピック 5	Python Libraries for LLMs: This section of the exam measures skills of LLM Developers and covers using Python tools and frameworks like Hugging Face Transformers, LangChain, and PyTorch to build, fine-tune, and deploy large language models. It focuses on practical implementation and ecosystem familiarity.

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

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