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NVIDIA Generative AI Multimodal NCA-GENM Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. Consider a multimodal generative model trained on a dataset of images and corresponding captions. After training, you observe that the model generates captions that are grammatically correct but often lack specific details and relevance to the input image. Which of the following regularization techniques is MOST likely to improve the faithfulness and informativeness of the generated captions?

A) Attention regularization to encourage the model to attend to relevant regions in the image when generating the caption.
B) Adding Gaussian noise to the input images.
C) L1 regularization on the model weights.
D) KL divergence regularization to encourage the generated caption distribution to be similar to the prior caption distribution.
E) Dropout during training.

2. You are building a multimodal application that analyzes images and generates descriptive captions. The application needs to handle noisy images and maintain caption consistency. Which of the following techniques would be MOST effective in achieving this?

A) Directly feeding noisy images into a standard image captioning model.
B) Employing a denoising autoencoder to clean the images followed by a transformer-based captioning model and using beam search with consistency constraints during caption generation.
C) Using a smaller, less complex captioning model to avoid overfitting to the noise.
D) Preprocessing the images using a simple Gaussian blur before feeding them into the captioning model.
E) Increasing the learning rate of the captioning model during training to compensate for the noise.

3. When experimenting with different architectures for a text-to-image model, you observe that a Diffusion model generates higher quality images than a GAN (Generative Adversarial Network). However, the Diffusion model is significantly slower to generate images. What strategy can you employ to improve the inference speed of the Diffusion model without significantly sacrificing image quality?

A) Use a larger UNet architecture within the Diffusion model.
B) Train the GAN for a longer duration.
C) Use a smaller batch size.
D) Employ distillation techniques to train a faster, smaller model.
E) Increase the number of diffusion steps.

4. You are experimenting with a multimodal model that takes both text and audio as input. During evaluation, you notice that the model is heavily biased towards the text input, largely ignoring the audio. Which of the following techniques could you employ to mitigate this modality imbalance and encourage the model to effectively utilize both inputs? (Select all that apply)

A) Use a contrastive loss function that encourages alignment between text and audio representations.
B) Apply modality-specific dropout to the text encoder.
C) Replace audio features with raw audio waveform.
D) Reduce the size of the text encoder.
E) Increase the learning rate for the audio encoder.

5. You are working on a generative A1 model that creates descriptions of images. During experimentation, you notice the model consistently generates descriptions that are factually incorrect about objects in the image, despite the image quality being high. For example, it might describe a 'cat' as a 'dog'. What is the MOST critical step to address this issue?

A) Fine-tune the model using a smaller learning rate.
B) Implement a mechanism to verify the generated descriptions against an external knowledge base or object recognition system.
C) Increase the training data size with more diverse images.
D) Use a more complex model architecture.
E) Apply image sharpening filters to the input images.

Fragen und Antworten: