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NCA-GENL試験対応、NCA-GENL日本語版参考書

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NVIDIA NCA-GENL 認定試験の出題範囲：

トピック	出題範囲
トピック 1	データ分析と可視化：この試験セクションでは、データサイエンティストのスキルを測定します。データの解釈、クレンジング、そして視覚的なストーリーテリングによる提示方法を網羅しています。特に、可視化を用いて洞察を抽出し、モデルの挙動、パフォーマンス、あるいはトレーニングデータのパターンを評価する方法に重点が置かれています。
トピック 2	アライメント：このセクションでは、AIポリシーエンジニアのスキルを測定し、LLMの出力を人間の意図や価値観と整合させるための手法を網羅します。これには、モデルから生じる有害、偏った、または不正確な結果を削減するための安全メカニズム、倫理的セーフガード、チューニング戦略が含まれます。
トピック 3	ソフトウェア開発：この試験セクションでは、機械学習開発者のスキルを測定し、AIアプリケーション向けの効率的でモジュール化されたスケーラブルなコードの作成方法を網羅します。LLMベースの開発に関連するソフトウェアエンジニアリングの原則、バージョン管理、テスト、ドキュメント作成の実践が含まれます。
トピック 4	実験設計
トピック 5	LLM向けPythonライブラリ：このセクションでは、LLM開発者のスキルを測定します。Hugging Face Transformers、LangChain、PyTorchなどのPythonツールとフレームワークを使用して、大規模言語モデルを構築、微調整、デプロイする方法を網羅します。実践的な実装とエコシステムの理解に重点を置いています。

 

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NCA-GENL日本語版参考書、NCA-GENL日本語pdf問題

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NVIDIA Generative AI LLMs 認定 NCA-GENL 試験問題 (Q80-Q85):

質問 # 80
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. Model size
• B. Accuracy on a validation set
• C. Training duration
• D. Number of layers

正解：B

解説：
When fine-tuning large language models (LLMs), the primary goal is to improve the model's performance on a specific task. The most common metric for assessing this performance is accuracy on a validation set, as it directly measures how well the model generalizes to unseen data. NVIDIA's NeMo framework documentation for fine-tuning LLMs emphasizes the use of validation metrics such as accuracy, F1 score, or task-specific metrics (e.g., BLEU for translation) to evaluate model performance during and after fine-tuning.
These metrics provide a quantitative measure of the model's effectiveness on the target task. Options A, C, and D (model size, training duration, and number of layers) are not performance metrics; they are either architectural characteristics or training parameters that do not directly reflect the model's effectiveness.
References:
NVIDIA NeMo Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/nlp
/model_finetuning.html

 

質問 # 81
Which technology will allow you to deploy an LLM for production application?

• A. Pandas
• B. Triton
• C. Falcon
• D. Git

正解：B

解説：
NVIDIA Triton Inference Server is a technology specifically designed for deploying machine learning models, including large language models (LLMs), in production environments. It supports high-performance inference, model management, and scalability across GPUs, making it ideal for real-time LLM applications.
According to NVIDIA's Triton Inference Server documentation, it supports frameworks like PyTorch and TensorFlow, enabling efficient deployment of LLMs with features like dynamic batching and model ensemble. Option A (Git) is a version control system, not a deployment tool. Option B (Pandas) is a data analysis library, irrelevant to model deployment. Option C (Falcon) refers to a specific LLM, not a deployment platform.
References:
NVIDIA Triton Inference Server Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server
/user-guide/docs/index.html

 

質問 # 82
Why do we need positional encoding in transformer-based models?

• A. To prevent overfitting of the model.
• B. To reduce the dimensionality of the input data.
• C. To increase the throughput of the model.
• D. To represent the order of elements in a sequence.

正解：D

解説：
Positional encoding is a critical component in transformer-based models because, unlike recurrent neural networks (RNNs), transformers process input sequences in parallel and lack an inherent sense of word order.
Positional encoding addresses this by embedding information about the position of each token in the sequence, enabling the model to understand the sequential relationships between tokens. According to the original transformer paper ("Attention is All You Need" by Vaswani et al., 2017), positional encodings are added to the input embeddings to provide the model with information about the relative or absolute position of tokens. NVIDIA's documentation on transformer-based models, such as those supported by the NeMo framework, emphasizes that positional encodings are typically implemented using sinusoidal functions or learned embeddings to preserve sequence order, which is essential for tasks like natural language processing (NLP). Options B, C, and D are incorrect because positional encoding does not address overfitting, dimensionality reduction, or throughput directly; these are handled by other techniques like regularization, dimensionality reduction methods, or hardware optimization.
References:
Vaswani, A., et al. (2017). "Attention is All You Need."
NVIDIA NeMo Documentation:https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/nlp
/intro.html

 

質問 # 83
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 creates a fixed-size vocabulary to prevent memory overflow.
• B. Subword tokenization reduces the model's computational complexity by eliminating embeddings.
• C. Subword tokenization breaks words into smaller units, enabling the model to generalize to unseen words.
• D. Subword tokenization removes punctuation and special characters to simplify text input.

正解：C

解説：
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

 

質問 # 84
Which of the following optimizations are provided by TensorRT? (Choose two.)

• A. Multi-Stream Execution
• B. Residual connections
• C. Data augmentation
• D. Layer Fusion
• E. Variable learning rate

正解：A、D

解説：
NVIDIA TensorRT provides optimizations to enhance the performance of deep learning models during inference, as detailed in NVIDIA's Generative AI and LLMs course. Two key optimizations are multi-stream execution and layer fusion. Multi-stream execution allows parallel processing of multiple input streams on the GPU, improving throughput for concurrent inference tasks. Layer fusion combines multiple layers of a neural network (e.g., convolution and activation) into a single operation, reducing memory access and computation time. Option A, data augmentation, is incorrect, as it is a preprocessing technique, not a TensorRT optimization. Option B, variable learning rate, is a training technique, not relevant to inference. Option E, residual connections, is a model architecture feature, not a TensorRT optimization. The course states:
"TensorRT optimizes inference through techniques like layer fusion, which combines operations to reduce overhead, and multi-stream execution, which enables parallel processing for higher throughput." References: NVIDIA Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications course; NVIDIA Introduction to Transformer-Based Natural Language Processing.

 

質問 # 85
......

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