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최신 NVIDIA-Certified Associate NCA-GENM 무료샘플문제 (Q43-Q48):

질문 # 43
Which of the following is NOT a typical application or benefit of using U-Net architectures in generative AI, particularly within the context of image generation and manipulation?

A. Medical image analysis, such as tumor detection.
B. Image segmentation and pixel-wise classification.
C. Image inpainting and super-resolution tasks.
D. Facilitating efficient feature extraction and upsampling for detailed image generation.
E. Encoding high-dimensional text data for multimodal embeddings.

정답：E

설명：
U-Nets are primarily used for image-to-image tasks like segmentation, inpainting, and super-resolution. They excel at processing and generating images, but are not directly involved in encoding text data. CLIP is used for that purpose.

질문 # 44
You are tasked with integrating a CLIP model into your application to generate images based on text descriptions. You want to ensure that the generated images closely reflect the nuances of the text prompt. Which prompt engineering technique is MOST suitable for achieving this?

A. Using prompts consisting only of keywords related to the desired image.
B. Using negative prompts to explicitly exclude unwanted features or styles.
C. Using random prompts to explore the model's creative capabilities.
D. Using short, concise prompts to minimize ambiguity.
E. Using overly verbose and descriptive prompts to maximize detail.

정답：B

설명：
Negative prompting is a powerful technique where you specify what you don't want in the generated image. This helps refine the output and steer the model away from undesirable artifacts or styles. For example, specifying "a futuristic city, but without flying cars".

질문 # 45
You are experimenting with different architectures for a text-to-speech (TTS) model. You have implemented a Tacotron 2 model and a FastSpeech 2 model. Which of the following statements accurately describes the key differences between these two architectures and their implications?

A. Tacotron 2 is an autoregressive model, while FastSpeech 2 is a non-autoregressive model. This allows FastSpeech 2 to generate speech in parallel, resulting in significantly faster inference speeds.
B. Both Tacotron 2 and FastSpeech 2 use attention mechanisms, but FastSpeech 2 incorporates length regulator and variance adaptor modules to address the one-to-many mapping problem, leading to more stable and controllable synthesis.
C. Tacotron 2 uses an attention mechanism for aligning text and speech, while FastSpeech 2 relies on a fixed alignment, resulting in faster training and inference for FastSpeech 2 but potentially lower quality.
D. FastSpeech 2 uses an attention mechanism for aligning text and speech, while Tacotron 2 relies on a fixed alignment, resulting in faster training and inference for Tacotron 2 but potentially lower quality.
E. Both Tacotron 2 and FastSpeech 2 rely on fixed alignments, but FastSpeech 2 uses a more complex decoder architecture, leading to higher quality but slower inference.

정답：A,B

설명：
Tacotron 2 is an autoregressive model that uses an attention mechanism for aligning text and speech, whereas FastSpeech 2 is a non-autoregressive model, generating speech in parallel for faster inference. FastSpeech 2 also addresses the one-to-many mapping problem (one phoneme can have different durations) with length regulator and variance adaptor modules, improving stability and controllability. A is incorrect because attention based Tacotron 2 is slow to train and infer. B and D are incorrect becuase Tacotron 2 architecture has attention mechanism.

질문 # 46
You're training a large language model (LLM) and notice that it struggles to maintain consistency and context over long passages of text. Which of the following architectural modifications would be most effective in addressing this issue?

A. Using a smaller embedding dimension.
B. Reducing the number of layers in the transformer architecture.
C. Increasing the size of the vocabulary.
D. Implementing a sparse attention mechanism to reduce computational cost
E. Increasing the maximum sequence length the model can process.

정답：E

설명：
Increasing the maximum sequence length allows the model to consider a larger context window when generating text, improving its ability to maintain consistency and coherence over longer passages. Other options might address other issues, but increasing sequence length directly tackles the problem of limited context.

질문 # 47
You are tasked with building a multimodal generative A1 model that takes both image and text as input to generate a coherent video. Which of the following architectures is MOST suitable for this task, considering the need to fuse information from different modalities and generate sequential data?

A. A Transformer-based architecture with separate encoders for image and text, followed by a decoder that generates video frames.
B. A simple recurrent neural network (RNN) that concatenates image feature vectors and text embeddings as input at each time step.
C. A Support Vector Machine (SVM) classifier trained to predict the next frame based on image and text features.
D. A Generative Adversarial Network (GAN) trained solely on image data and later fine-tuned with text embeddings.
E. A standard Convolutional Neural Network (CNN) followed by a fully connected layer.

정답：A

설명：
Transformer-based architectures are well-suited for multimodal tasks as they can effectively fuse information from different modalities through attention mechanisms. The separate encoders can handle image and text data, and the decoder can generate the video frames sequentially CNNs and RNNs alone may struggle with long-range dependencies, and GANs might not directly incorporate textual information during video generation. SVMs are classifiers, not generative models.

질문 # 48
......

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