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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	実験：このセクションでは、MLエンジニアのスキルを測定し、LLMを用いた構造化された実験の実施方法を網羅します。テストケースの設定、パフォーマンス指標の追跡、そして実験結果に基づいた情報に基づいた意思決定などが含まれます。
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	機械学習とニューラルネットワークの基礎：このセクションでは、AI研究者のスキルを測定します。機械学習とニューラルネットワークの基礎原理を網羅し、これらの概念が大規模言語モデル（LLM）の開発にどのように貢献しているかに焦点を当てます。学習者が生成型AIシステムの学習に関わる基本構造と学習メカニズムを理解できるようにします。
トピック 4	この試験セクションでは、AI製品開発者のスキルを測定し、仮説の検証、モデルのバリエーションの比較、モデルの応答のテストなどを行う実験を戦略的に計画する方法を扱います。実験における構造、制御、変数に焦点を当てます。
トピック 5	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 6	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 7	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。
トピック 8	LLM の統合とデプロイ：このセクションでは、AI プラットフォームエンジニアのスキルを評価します。API を介して LLM をアプリケーションまたはサービスに接続し、安全かつ効率的に大規模にデプロイする方法を網羅します。また、本番環境におけるレイテンシ、コスト、モニタリング、アップデートに関する考慮事項も含まれます。

NVIDIA Generative AI LLMs 認定 NCA-GENL 試験問題 (Q96-Q101):

質問 # 96
Which aspect in the development of ethical AI systems ensures they align with societal values and norms?

A. Implementing complex algorithms to enhance AI's problem-solving capabilities.
B. Developing AI systems with autonomy from human decision-making.
C. Ensuring AI systems have explicable decision-making processes.
D. Achieving the highest possible level of prediction accuracy in AI models.

正解：C

解説：
Ensuring explicable decision-making processes, often referred to as explainability or interpretability, is critical for aligning AI systems with societal values and norms. NVIDIA's Trustworthy AI framework emphasizes that explainable AI allows stakeholders to understand how decisions are made, fostering trust and ensuring compliance with ethical standards. This is particularly important for addressing biases and ensuring fairness. Option A (prediction accuracy) is important but does not guarantee ethical alignment. Option B (complex algorithms) may improve performance but not societal alignment. Option C (autonomy) can conflict with ethical oversight, making it less desirable.
References:
NVIDIA Trustworthy AI:https://www.nvidia.com/en-us/ai-data-science/trustworthy-ai/

質問 # 97
What is the main consequence of the scaling law in deep learning for real-world applications?

A. In the power-law region, with more data it is possible to achieve better results.
B. The best performing model can be established even in the small data region.
C. With more data, it is possible to exceed the irreducible error region.
D. Small and medium error regions can approach the results of the big data region.

正解：A

解説：
The scaling law in deep learning, as covered in NVIDIA's Generative AI and LLMs course, describes the relationship between model performance, data size, model size, and computational resources. In the power- law region, increasing the amount of data, model parameters, or compute power leads to predictable improvements in performance, as errors decrease following a power-law trend. This has significant implications for real-world applications, as it suggests that scaling up data and resources can yield better results, particularly for large language models (LLMs). Option A is incorrect, as the irreducible error represents the inherent noise in the data, which cannot be exceeded regardless of data size. Option B is wrong, as small data regions typically yield suboptimal performance compared to scaled models. Option C is misleading, as small and medium data regimes do not typically match big data performance without scaling.
The course highlights: "In the power-law region of the scaling law, increasing data and compute resources leads to better model performance, driving advancements in real-world deep learning applications." References: NVIDIA Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications course; NVIDIA Introduction to Transformer-Based Natural Language Processing.

質問 # 98
Transformers are useful for language modeling because their architecture is uniquely suited for handling which of the following?

A. Long sequences
B. Embeddings
C. Class tokens
D. Translations

正解：A

解説：
The transformer architecture, introduced in "Attention is All You Need" (Vaswani et al., 2017), is particularly effective for language modeling due to its ability to handle long sequences. Unlike RNNs, which struggle with long-term dependencies due to sequential processing, transformers use self-attention mechanisms to process all tokens in a sequence simultaneously, capturing relationships across long distances. NVIDIA's NeMo documentation emphasizes that transformers excel in tasks like language modeling because their attention mechanisms scale well with sequence length, especially with optimizations like sparse attention or efficient attention variants. Option B (embeddings) is a component, not a unique strength. Option C (class tokens) is specific to certain models like BERT, not a general transformer feature. Option D (translations) is an application, not a structural advantage.
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 # 99
In the context of data preprocessing for Large Language Models (LLMs), what does tokenization refer to?

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

正解：A

解説：
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

質問 # 100
When designing an experiment to compare the performance of two LLMs on a question-answering task, which statistical test is most appropriate to determine if the difference in their accuracy is significant, assuming the data follows a normal distribution?

A. Mann-Whitney U test
B. ANOVA test
C. Paired t-test
D. Chi-squared test

正解：C

解説：
The paired t-test is the most appropriate statistical test to compare the performance (e.g., accuracy) of two large language models (LLMs) on the same question-answering dataset, assuming the data follows a normal distribution. This test evaluates whether the mean difference in paired observations (e.g., accuracy on each question) is statistically significant. NVIDIA's documentation on model evaluation in NeMo suggests using paired statistical tests for comparing model performance on identical datasets to account for correlated errors.
Option A (Chi-squared test) is for categorical data, not continuous metrics like accuracy. Option C (Mann- Whitney U test) is non-parametric and used for non-normal data. Option D (ANOVA) is for comparing more than two groups, not two models.
References:
NVIDIA NeMo Documentation: https://docs.nvidia.com/deeplearning/nemo/user-guide/docs/en/stable/nlp
/model_finetuning.html

質問 # 101
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NCA-GENL学習資料: https://www.japancert.com/NCA-GENL.html