由專家確定真實有效的 NCA-GENL 考古題

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購買之前可享有免費試用 NCA-GENL 考古題

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100%保證通過第一次 NCA-GENL 考試

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最新的 NVIDIA-Certified Associate NCA-GENL 免費考試真題:

1. What is a Tokenizer in Large Language Models (LLM)?

A) A tool used to split text into smaller units called tokens for analysis and processing.
B) A machine learning algorithm that predicts the next word/token in a sequence of text.
C) A technique used to convert text data into numerical representations called tokens for machine learning.
D) A method to remove stop words and punctuation marks from text data.

2. Which feature of the HuggingFace Transformers library makes it particularly suitable for fine-tuning large language models on NVIDIA GPUs?

A) Built-in support for CPU-based data preprocessing pipelines.
B) Seamless integration with PyTorch and TensorRT for GPU-accelerated training and inference.
C) Automatic conversion of models to ONNX format for cross-platform deployment.
D) Simplified API for classical machine learning algorithms like SVM.

3. In the context of machine learning model deployment, how can Docker be utilized to enhance the process?

A) To automatically generate features for machine learning models.
B) To reduce the computational resources needed for training models.
C) To directly increase the accuracy of machine learning models.
D) To provide a consistent environment for model training and inference.

4. What distinguishes BLEU scores from ROUGE scores when evaluating natural language processing models?

A) BLEU scores evaluate the 'precision' of translations, while ROUGE scores focus on the 'recall' of summarized text.
B) BLEU scores measure model efficiency, whereas ROUGE scores assess computational complexity.
C) BLEU scores analyze syntactic structures, while ROUGE scores evaluate semantic accuracy.
D) BLEU scores determine the fluency of text generation, while ROUGE scores rate the uniqueness of generated text.

5. Which technology will allow you to deploy an LLM for production application?

A) Git
B) Triton
C) Falcon
D) Pandas

問題與答案：