短時間高效率的 NVIDIA Generative AI LLMs - NCA-GENL 考古題

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NVIDIA Generative AI LLMs - NCA-GENL 考古題一直保持高通過率

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

1. You have developed a deep learning model for a recommendation system. You want to evaluate the performance of the model using A/B testing. What is the rationale for using A/B testing with deep learning model performance?

A) A/B testing allows for a controlled comparison between two versions of the model, helping to identify the version that performs better.
B) A/B testing ensures that the deep learning model is robust and can handle different variations of input data.
C) A/B testing helps in collecting comparative latency data to evaluate the performance of the deep learning model.
D) A/B testing methodologies integrate rationale and technical commentary from the designers of the deep learning model.

2. In the context of fine-tuning LLMs, which of the following metrics is most commonly used to assess the performance of a fine-tuned model?

A) Number of layers
B) Accuracy on a validation set
C) Model size
D) Training duration

3. Which of the following contributes to the ability of RAPIDS to accelerate data processing? (Pick the 2 correct responses)

A) Ensuring that CPUs are running at full clock speed.
B) Providing more memory for data analysis.
C) Subsampling datasets to provide rapid but approximate answers.
D) Using the GPU for parallel processing of data.
E) Enabling data processing to scale to multiple GPUs.

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

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

5. In the context of transformer-based large language models, how does the use of layer normalization mitigate the challenges associated with training deep neural networks?

A) It replaces the attention mechanism to improve sequence processing efficiency.
B) It increases the model's capacity by adding additional parameters to each layer.
C) It reduces the computational complexity by normalizing the input embeddings.
D) It stabilizes training by normalizing the inputs to each layer, reducing internal covariate shift.

問題與答案：