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1. You are training a multimodal model that combines text and images. You observe that the model is heavily biased towards the text modality and largely ignores the image data. Which of the following strategies could you use to address this modality imbalance? (Select all that apply)

A) Decrease the learning rate for the text-related parameters of the model.
B) Use a modality-specific loss weighting scheme, assigning a higher weight to the loss component derived from the image data.
C) Oversample the image data during training.
D) Increase the learning rate for the image-related parameters of the model.
E) Reduce the dimensionality of the image features to match the dimensionality of the text embeddings.

2. You are building a multimodal generative A1 application that uses CLIP to align text and image embeddings. You observe that the generated images lack detail and fidelity to the text prompt. Which of the following strategies would be MOST effective in improving image quality, and how could prompt engineering and Triton Inference Server play a role?

A) All of the above
B) Using a larger batch size during CLIP training and increasing the learning rate. Triton is not directly involved in model training.
C) Training a separate image super-resolution model to enhance the generated images after they are produced by the CLIP-guided generator. Triton can manage the concurrent execution of the generator and super-resolution models.
D) Refining the text prompts to be more descriptive and specific, incorporating stylistic details and relevant keywords. Triton can optimize the prompt embedding process.
E) Increasing the CLIP model's text encoder's hidden layer size and using more aggressive data augmentation during CLIP training. Triton can be used to serve the augmented CLIP model at scale.

3. Consider the following Python code snippet using PyTorch. What does this code do in the context of data preprocessing for a Generative AI model?

A)

B)

C)

D)

E)

4. You are working with a multimodal model that combines text and image inputs. You want to analyze the model's attention mechanisms to understand which parts of the image are most relevant to specific words in the input text. What technique can you use to visualize and interpret the model's attention weights in this scenario?

A) Confusion Matrix
B) Attention Heatmaps
C) t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)
D) ROC curves (Receiver Operating Characteristic curves)
E) PCA (Principal Component Analysis)

5. When evaluating a multimodal generative model, which of the following metrics is MOST suitable for assessing the coherence and consistency between the generated image and its corresponding text description?

A) CLIP score measuring the similarity between image and text embeddings.
B) BLEU score for text fluency.
C) Perplexity for text generation quality.
D) Inception Score (IS) for image quality.
E) Frechet Inception Distance (FID) for image realism.

질문과 대답: