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NVIDIA Generative AI Multimodal NCA-GENM Prüfungsfragen mit Lösungen:

1. You are building a multimodal application that takes an image and a short text description as input and generates a more detailed text description of the image. Which of the following model architectures is BEST suited for this task?

A) A Generative Adversarial Network (GAN) with separate image and text encoders.
B) A Multilayer Perceptron (MLP) for both image and text.
C) A simple CNN followed by an LSTM.
D) A Recurrent Neural Network (RNN) with attention mechanisms.
E) A Vision Transformer (ViT) for image encoding and a Transformer for text decoding.

2. Which of the following are potential solutions to mitigate the impact of missing or incomplete data in a multimodal dataset used for training a generative A1 model? (Select all that apply)

A) Using a specialized multimodal model designed to handle missing data.
B) Using a masking strategy during training, where the model learns to predict the missing data based on the available data.
C) All of the above.
D) Training the model only on complete data samples, discarding any samples with missing data.
E) Data imputation techniques, such as mean imputation or k-nearest neighbors imputation.

3. You're training a generative adversarial network (GAN) for multimodal image synthesis. The GAN takes text descriptions as input and generates corresponding images. You observe that the generator consistently produces images that are semantically related to the text but lack fine-grained details.
Which of the following loss functions, when combined with the standard GAN loss, would be MOST effective in improving the image quality and realism?

A) Cross-entropy loss between the generated image and the text description.
B) Perceptual loss based on features extracted from a pre-trained convolutional neural network (CNN).
C) L1 loss between the generated image and the text embedding.
D) Cosine Similarity loss between generated image and a real image.
E) Mean Squared Error (MSE) loss between the generated image and a real image from the training set.

4. Consider a multimodal emotion recognition system that uses both facial expressions (images) and speech (audio). You want to fuse the information from these two modalities at the decision level. Which of the following techniques would be MOST suitable for decision-level fusion?

A) Train a single transformer to process both images and audio in sequence.
B) Concatenate the feature vectors extracted from the images and audio, then train a single classifier.
C) Train separate classifiers for images and audio, then use a weighted average of their output probabilities based on the confidence scores of each classifier.
D) Train separate classifiers for images and audio, then use the output of the image classifier as input to the audio classifier-
E) Train separate classifiers for images and audio, then average their output probabilities for each emotion class.

5. You are tasked with building a multimodal generative A1 model that takes an image and a text prompt as input and generates a corresponding audio description. The image data is processed with a Vision Transformer (ViT), the text prompt is processed with a Transformer, and you need to fuse these modalities to generate the audio. Which of the following fusion strategies would be MOST appropriate for this task, considering the need for coherent and contextually relevant audio generation?

A) Fine-tune a pre-trained text-to-audio model using the image features as a conditioning signal.
B) Train separate models for image-to-audio and text-to-audio and then average their predicted audio features.
C) Use a cross-attention mechanism where the ViT's feature maps attend to the Transformer's hidden states at multiple layers.
D) Apply a simple addition or element-wise multiplication to the final hidden states of the ViT and the Transformer.
E) Concatenate the final hidden states of the ViT and the Transformer and feed them into a fully connected layer to generate audio features.

Fragen und Antworten: