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NVIDIA NCA-GENL資格認証攻略 & NCA-GENL復習テキスト

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

質問 # 46
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 # 47
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. Smaller latency, higher throughput.
• C. It is easier to explain the predictions.
• D. Cheaper computational costs during inference.
• E. Single generic model can do more than one task.

正解：D、E

解説：
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."

 

質問 # 48
In the Transformer architecture, which of the following statements about the Q (query), K (key), and V (value) matrices is correct?

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

正解：B

解説：
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

 

質問 # 49
Which tool would you use to select training data with specific keywords?

• A. Regular expression filter
• B. ActionScript
• C. JSON parser
• D. Tableau dashboard

正解：A

解説：
Regular expression (regex) filters are widely used in data preprocessing to select text data containing specific keywords or patterns. NVIDIA's documentation on data preprocessing for NLP tasks, such as in NeMo, highlights regex as a standard tool for filtering datasets based on textual criteria, enabling efficient data curation. For example, a regex pattern like .*keyword.* can select all texts containing "keyword." Option A (ActionScript) is a programming language for multimedia, not data filtering. Option B (Tableau) is for visualization, not text filtering. Option C (JSON parser) is for structured data, not keyword-based text selection.
References:
NVIDIA NeMo Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/nlp
/intro.html

 

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

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

正解：A

解説：
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."

 

質問 # 51
......

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