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NVIDIA Generative AI LLMs 認定 NCA-GENL 試験問題 (Q46-Q51):

質問 # 46
Which technology will allow you to deploy an LLM for production application?

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

正解：C

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 # 47
Which model deployment framework is used to deploy an NLP project, especially for high-performance inference in production environments?

A. NeMo
B. HuggingFace
C. NVIDIA Triton
D. NVIDIA DeepStream

正解：C

解説：
NVIDIA Triton Inference Server is a high-performance framework designed for deploying machine learning models, including NLP models, in production environments. It supports optimized inference on GPUs, dynamic batching, and integration with frameworks like PyTorch and TensorFlow. According to NVIDIA's Triton documentation, it is ideal for deploying LLMs for real-time applications with low latency. Option A (DeepStream) is for video analytics, not NLP. Option B (HuggingFace) is a library for model development, not deployment. Option C (NeMo) is for training and fine-tuning, not production deployment.
References:
NVIDIA Triton Inference Server Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplearning/triton-inference-server
/user-guide/docs/index.html

質問 # 48
Which technique is used in prompt engineering to guide LLMs in generating more accurate and contextually appropriate responses?

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

正解：C

解説：
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

質問 # 49
In the context of developing an AI application using NVIDIA's NGC containers, how does the use of containerized environments enhance the reproducibility of LLM training and deployment workflows?

A. Containers enable direct access to GPU hardware without driver installation.
B. Containers reduce the model's memory footprint by compressing the neural network.
C. Containers encapsulate dependencies and configurations, ensuring consistent execution across systems.
D. Containers automatically optimize the model's hyperparameters for better performance.

正解：C

解説：
NVIDIA's NGC (NVIDIA GPU Cloud) containers provide pre-configured environments for AI workloads, enhancing reproducibility by encapsulating dependencies, libraries, and configurations. According to NVIDIA's NGC documentation, containers ensure that LLM training and deployment workflows run consistently across different systems (e.g., local workstations, cloud, or clusters) by isolating the environment from host system variations. This is critical for maintaining consistent results in research and production.
Option A is incorrect, as containers do not optimize hyperparameters. Option C is false, as containers do not compress models. Option D is misleading, as GPU drivers are still required on the host system.
References:
NVIDIA NGC Documentation: https://docs.nvidia.com/ngc/ngc-overview/index.html

質問 # 50
When using NVIDIA RAPIDS to accelerate data preprocessing for an LLM fine-tuning pipeline, which specific feature of RAPIDS cuDF enables faster data manipulation compared to traditional CPU-based Pandas?

A. Integration with cloud-based storage for distributed data access.
B. Automatic parallelization of Python code across CPU cores.
C. Conversion of Pandas DataFrames to SQL tables for faster querying.
D. GPU-accelerated columnar data processing with zero-copy memory access.

正解：D

解説：
NVIDIA RAPIDS cuDF is a GPU-accelerated library that mimics Pandas' API but performs data manipulation on GPUs, significantly speeding up preprocessing tasks for LLM fine-tuning. The key feature enabling this performance is GPU-accelerated columnar data processing with zero-copy memory access, which allows cuDF to leverage the parallel processing power of GPUs and avoid unnecessary data transfers between CPU and GPU memory. According to NVIDIA's RAPIDS documentation, cuDF's columnar format and CUDA-based operations enable orders-of-magnitude faster data operations (e.g., filtering, grouping) compared to CPU-based Pandas. Option A is incorrect, as cuDF uses GPUs, not CPUs. Option C is false, as cloud integration is not a core cuDF feature. Option D is wrong, as cuDF does not rely on SQL tables.
References:
NVIDIA RAPIDS Documentation: https://rapids.ai/

質問 # 51
......

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