NCA-GENL Pass Dumps & PassGuide NCA-GENL Prüfung & NCA-GENL Guide

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NVIDIA Generative AI LLMs NCA-GENL Prüfungsfragen mit Lösungen (Q46-Q51):

46. Frage
Which technique is used in prompt engineering to guide LLMs in generating more accurate and contextually appropriate responses?

A. Training the model with additional data.
B. Leveraging the system message.
C. Increasing the model's parameter count.
D. Choosing another model architecture.

Antwort: B

Begründung:
Prompt engineering involves designing inputs to guide large language models (LLMs) to produce desired outputs without modifying the model itself. Leveraging the system message is a key technique, where a predefined instruction or context is provided to the LLM to set the tone, role, or constraints for its responses.
NVIDIA's NeMo framework documentation on conversational AI highlights the use of system messages to improve the contextual accuracy of LLMs, especially in dialogue systems or task-specific applications. For instance, a system message like "You are a helpful technical assistant" ensures responses align with the intended role. Options A, B, and C involve model training or architectural changes, which are not part of prompt engineering.
References:
NVIDIA NeMo Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/nlp
/intro.html

47. Frage
When preprocessing text data for an LLM fine-tuning task, why is it critical to apply subword tokenization (e.
g., Byte-Pair Encoding) instead of word-based tokenization for handling rare or out-of-vocabulary words?

A. Subword tokenization breaks words into smaller units, enabling the model to generalize to unseen words.
B. Subword tokenization creates a fixed-size vocabulary to prevent memory overflow.
C. Subword tokenization reduces the model's computational complexity by eliminating embeddings.
D. Subword tokenization removes punctuation and special characters to simplify text input.

Antwort: A

Begründung:
Subword tokenization, such as Byte-Pair Encoding (BPE) or WordPiece, is critical for preprocessing text data in LLM fine-tuning because it breaks words into smaller units (subwords), enabling the model to handle rare or out-of-vocabulary (OOV) words effectively. NVIDIA's NeMo documentation on tokenization explains that subword tokenization creates a vocabulary of frequent subword units, allowing the model to represent unseen words by combining known subwords (e.g., "unseen" as "un" + "##seen"). This improves generalization compared to word-based tokenization, which struggles with OOV words. Option A is incorrect, as tokenization does not eliminate embeddings. Option B is false, as vocabulary size is not fixed but optimized.
Option D is wrong, as punctuation handling is a separate preprocessing step.
References:
NVIDIA NeMo Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/nlp
/intro.html

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

Antwort: B

Begründung:
A/B testing is a controlled experimentation method used to compare two versions of a system (e.g., two model variants) to determine which performs better based on a predefined metric (e.g., user engagement, accuracy).
NVIDIA's documentation on model optimization and deployment, such as with Triton Inference Server, highlights A/B testing as a method to validate model improvements in real-world settings by comparing performance metrics statistically. For a recommendation system, A/B testing might compare click-through rates between two models. Option B is incorrect, as A/B testing focuses on outcomes, not designer commentary. Option C is misleading, as robustness is tested via other methods (e.g., stress testing). Option D is partially true but narrow, as A/B testing evaluates broader performance metrics, not just latency.
References:
NVIDIA Triton Inference Server Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server/user-guide/docs/index.html

49. Frage
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. Subsampling datasets to provide rapid but approximate answers.
C. Providing more memory for data analysis.
D. Using the GPU for parallel processing of data.
E. Enabling data processing to scale to multiple GPUs.

Antwort: D,E

Begründung:
RAPIDS is an open-source suite of GPU-accelerated data science libraries developed by NVIDIA to speed up data processing and machine learning workflows. According to NVIDIA's RAPIDS documentation, its key advantages include:
* Option C: Using GPUs for parallel processing, which significantly accelerates computations for tasks like data manipulation and machine learning compared to CPU-based processing.
References:
NVIDIA RAPIDS Documentation:https://rapids.ai/

50. Frage
Which of the following prompt engineering techniques is most effective for improving an LLM's performance on multi-step reasoning tasks?

A. Retrieval-augmented generation without context
B. Few-shot prompting with unrelated examples.
C. Chain-of-thought prompting with explicit intermediate steps.
D. Zero-shot prompting with detailed task descriptions.

Antwort: C

Begründung:
Chain-of-thought (CoT) prompting is a highly effective technique for improving large language model (LLM) performance on multi-step reasoning tasks. By including explicit intermediate steps in the prompt, CoT guides the model to break down complex problems into manageable parts, improving reasoning accuracy. NVIDIA's NeMo documentation on prompt engineering highlights CoT as a powerful method for tasks like mathematical reasoning or logical problem-solving, as it leverages the model's ability to follow structured reasoning paths. Option A is incorrect, as retrieval-augmented generation (RAG) without context is less effective for reasoning tasks. Option B is wrong, as unrelated examples in few-shot prompting do not aid reasoning. Option C (zero-shot prompting) is less effective than CoT for complex reasoning.
References:
NVIDIA NeMo Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/nlp/intro.html Wei, J., et al. (2022). "Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models."

51. Frage
......

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