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NVIDIA Generative AI Multimodal 認定 NCA-GENM 試験問題:

1. You are building a multimodal generative model that combines text and images. The goal is to generate realistic images based on textual descriptions. You have access to a pre-trained language model (e.g., BERT) and a pre-trained image generation model (e.g., StyleGAN). Which of the following architectures would be MOST suitable for effectively integrating these two models to achieve your objective?

A) Using the language model to generate a latent vector that is then fed into the image generation model as input.
B) Using the language model to generate captions for the images, and then training the image generation model on the captions.
C) Fine-tuning the language model to directly output pixel values for the image.
D) Concatenating the text and image data into a single vector and feeding it into a standard feedforward neural network.
E) Training a separate neural network to map the image to the text description.

2. You're training a multimodal model to generate images from text prompts. The model architecture consists of a text encoder (Transformer) and an image decoder (GAN). After training, you observe that the generated images are highly realistic but often don't accurately reflect the details specified in the text prompt. What strategy would be MOST effective in improving the alignment between the text prompts and the generated images?

A) Use a larger dataset of images for training the GAN.
B) Increase the capacity of the GAN's generator network.
C) Introduce a contrastive loss that encourages the image embedding to be close to the text embedding of its corresponding prompt and far from the embeddings of other prompts.
D) Reduce the learning rate of the text encoder.
E) Use a simpler text encoder.

3. You are tasked with visualizing the performance of a Generative A1 model across different categories of input dat a. You need to show both the accuracy and the number of data points in each category. Which visualization technique would be MOST effective for this purpose?

A) A bar chart showing the accuracy for each category, with error bars indicating the sample size.
B) A table showing the accuracy and sample size for each category.
C) A scatter plot showing the relationship between accuracy and sample size for each category.
D) A pie chart showing the accuracy for each category.
E) A combination chart (e.g., bar and line) with bars showing the accuracy and a line showing the sample size.

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

5. You are tasked with building a system that generates realistic images based on both textual descriptions and a semantic segmentation map. The segmentation map provides spatial information about the objects present in the scene. Which of the following generative architectures is MOST appropriate for this multimodal task?

A) Variational Autoencoder (VAE)
B) Autoregressive model like PixelCNN
C) Vanilla Generative Adversarial Network (GAN)
D) Diffusion model without conditioning
E) Conditional Generative Adversarial Network (cGAN) with both text and segmentation map as conditions.

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