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NVIDIA NCA-GENL 問題集

NCA-GENL

試験コード:NCA-GENL

試験名称:NVIDIA Generative AI LLMs

最近更新時間:2025-08-12

問題と解答:全97問

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追加した商品:"PDF版"
価格: ¥6599 

無料問題集NCA-GENL 資格取得

質問 1:
What metrics would you use to evaluate the performance of a RAG workflow in terms of the accuracy of responses generated in relation to the input query? (Choose two.)
A. Response relevancy
B. Retriever latency
C. Context precision
D. Tokens generated per second
E. Generator latency
正解:A,C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 2:
When comparing and contrasting the ReLU and sigmoid activation functions, which statement is true?
A. ReLU is more computationally efficient, but sigmoid is better for predicting probabilities.
B. ReLU is less computationally efficient than sigmoid, but it is more accurate than sigmoid.
C. ReLU is a linear function while sigmoid is non-linear.
D. ReLU and sigmoid both have a range of 0 to 1.
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 3:
Why do we need positional encoding in transformer-based models?
A. To represent the order of elements in a sequence.
B. To prevent overfitting of the model.
C. To reduce the dimensionality of the input data.
D. To increase the throughput of the model.
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 4:
Which of the following principles are widely recognized for building trustworthy AI? (Choose two.)
A. Nondiscrimination
B. Scalability
C. Privacy
D. Conversational
E. Low latency
正解:A,C
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 5:
Which tool would you use to select training data with specific keywords?
A. Regular expression filter
B. Tableau dashboard
C. JSON parser
D. ActionScript
正解:A
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 6:
What is the purpose of the NVIDIA NeMo Toolkit?
A. NeMo helps researchers develop state-of-the-art models for computer vision based on convolutions.
B. NeMo helps researchers to develop models that trade-off size with minimum loss impact.
C. NeMo focuses on the morphology of a language by studying its words, and how they are formed.
D. NeMo facilitates the creation of models for speech recognition and natural language understanding.
正解:D
解説: (Topexam メンバーにのみ表示されます)

質問 7:
When should one use data clustering and visualization techniques such as tSNE or UMAP?
A. When there is a need to handle missing values and impute them in the dataset.
B. When there is a need to perform feature extraction and identify important variables in the dataset.
C. When there is a need to reduce the dimensionality of the data and visualize the clusters in a lower- dimensional space.
D. When there is a need to perform regression analysis and predict continuous numerical values.
正解:C
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
  • Prompt Engineering: This section of the exam measures the skills of Prompt Designers and covers how to craft effective prompts that guide LLMs to produce desired outputs. It focuses on prompt strategies, formatting, and iterative refinement techniques used in both development and real-world applications of LLMs.
トピック 2
  • Data Analysis and Visualization: This section of the exam measures the skills of Data Scientists and covers interpreting, cleaning, and presenting data through visual storytelling. It emphasizes how to use visualization to extract insights and evaluate model behavior, performance, or training data patterns.
トピック 3
  • Software Development: This section of the exam measures the skills of Machine Learning Developers and covers writing efficient, modular, and scalable code for AI applications. It includes software engineering principles, version control, testing, and documentation practices relevant to LLM-based development.
トピック 4
  • This section of the exam measures skills of AI Product Developers and covers how to strategically plan experiments that validate hypotheses, compare model variations, or test model responses. It focuses on structure, controls, and variables in experimentation.
トピック 5
  • Experimentation: This section of the exam measures the skills of ML Engineers and covers how to conduct structured experiments with LLMs. It involves setting up test cases, tracking performance metrics, and making informed decisions based on experimental outcomes.:
トピック 6
  • 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 7
  • Experiment Design
トピック 8
  • 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 9
  • 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.
トピック 10
  • Alignment: This section of the exam measures the skills of AI Policy Engineers and covers techniques to align LLM outputs with human intentions and values. It includes safety mechanisms, ethical safeguards, and tuning strategies to reduce harmful, biased, or inaccurate results from models.

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

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NCA-GENL 関連試験
NCA-GENM - NVIDIA Generative AI Multimodal
NCA-AIIO - NVIDIA-Certified Associate AI Infrastructure and Operations
連絡方法  
 [email protected] サポート

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