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NCA-GENL Übungsfragen: NVIDIA Generative AI LLMs & NCA-GENL Dateien Prüfungsunterlagen

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NVIDIA Generative AI LLMs NCA-GENL Prüfungsfragen mit Lösungen (Q61-Q66):

61. Frage
You are using RAPIDS and Python for a data analysis project. Which pair of statements best explains how RAPIDS accelerates data science?

• A. RAPIDS is a Python library that provides functions to accelerate the PCIe bus throughput via word- doubling.
• B. RAPIDS enables on-GPU processing of computationally expensive calculations and minimizes CPU- GPU memory transfers.
• C. RAPIDS provides lossless compression of CPU-GPU memory transfers to speed up data analysis.

Antwort: B

Begründung:
RAPIDS is a suite of open-source libraries designed to accelerate data science workflows by leveraging GPU processing, as emphasized in NVIDIA's Generative AI and LLMs course. It enables on-GPU processing of computationally expensive calculations, such as data preprocessing and machine learning tasks, using libraries like cuDF and cuML. Additionally, RAPIDS minimizes CPU-GPU memory transfers by performing operations directly on the GPU, reducing latency and improving performance. Options A and B are identical and correct, reflecting RAPIDS' core functionality. Option C is incorrect, as RAPIDS does not focus on PCIe bus throughput or "word-doubling," which is not a relevant concept. Option D is wrong, as RAPIDS does not rely on lossless compression for acceleration but on GPU-parallel processing. The course notes: "RAPIDS accelerates data science by enabling GPU-based processing of computationally intensive tasks and minimizing CPU-GPU memory transfers, significantly speeding up workflows." References: NVIDIA Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications course; NVIDIA Introduction to Transformer-Based Natural Language Processing.

 

62. Frage
What are the main advantages of instructed large language models over traditional, small language models (<
300M parameters)? (Pick the 2 correct responses)

• A. Trained without the need for labeled data.
• B. Single generic model can do more than one task.
• C. Cheaper computational costs during inference.
• D. Smaller latency, higher throughput.
• E. It is easier to explain the predictions.

Antwort: B,C

Begründung:
Instructed large language models (LLMs), such as those supported by NVIDIA's NeMo framework, have significant advantages over smaller, traditional models:
* Option D: LLMs often have cheaper computational costs during inference for certain tasks because they can generalize across multiple tasks without requiring task-specific retraining, unlike smaller models that may need separate models per task.
References:
NVIDIA NeMo Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/nlp/intro.html Brown, T., et al. (2020). "Language Models are Few-Shot Learners."

 

63. Frage
In the Transformer architecture, which of the following statements about the Q (query), K (key), and V (value) matrices is correct?

• A. Q represents the query vector used to retrieve relevant information from the input sequence.
• B. K is responsible for computing the attention scores between the query and key vectors.
• C. V is used to calculate the positional embeddings for each token in the input sequence.
• D. Q, K, and V are randomly initialized weight matrices used for positional encoding.

Antwort: A

Begründung:
In the transformer architecture, the Q (query), K (key), and V (value) matrices are used in the self-attention mechanism to compute relationships between tokens in a sequence. According to "Attention is All You Need" (Vaswani et al., 2017) and NVIDIA's NeMo documentation, the query vector (Q) represents the token seeking relevant information, the key vector (K) is used to compute compatibility with other tokens, and the value vector (V) provides the information to be retrieved. The attention score is calculated as a scaled dot- product of Q and K, and the output is a weighted sum of V. Option C is correct, as Q retrieves relevant information. Option A is incorrect, as Q, K, and V are not used for positional encoding. Option B is wrong, as attention scores are computed using both Q and K, not K alone. Option D is false, as positional embeddings are separate from V.
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

 

64. 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. Chain-of-thought prompting with explicit intermediate steps.
• C. Few-shot prompting with unrelated examples.
• D. Zero-shot prompting with detailed task descriptions.

Antwort: B

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."

 

65. Frage
In the context of data preprocessing for Large Language Models (LLMs), what does tokenization refer to?

• A. Converting text into numerical representations.
• B. Removing stop words from the text.
• C. Applying data augmentation techniques to generate more training data.
• D. Splitting text into smaller units like words or subwords.

Antwort: D

Begründung:
Tokenization is the process of splitting text into smaller units, such as words, subwords, or characters, which serve as the basic units for processing by LLMs. NVIDIA's NeMo documentation on NLP preprocessing explains that tokenization is a critical step in preparing text data, with popular tokenizers (e.g., WordPiece, BPE) breaking text into subword units to handle out-of-vocabulary words and improve model efficiency. For example, the sentence "I love AI" might be tokenized into ["I", "love", "AI"] or subword units like ["I",
"lov", "##e", "AI"]. Option B (numerical representations) refers to embedding, not tokenization. Option C (removing stop words) is a separate preprocessing step. Option D (data augmentation) is unrelated to tokenization.
References:
NVIDIA NeMo Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/nlp
/intro.html

 

66. Frage
......

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