Tests blancs pour Certified Associate: Generative AI with LLMs

50 questions · 60 min

  • Fondamentaux du machine learning et de l'IA 15 questions
  • Développement logiciel 12 questions
  • Expérimentation 11 questions
  • Analyse et visualisation des données 7 questions
  • IA digne de confiance 5 questions
Mode étude Mode examen

25 questions gratuites, tous domaines, sans compte.

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Préparer Certified Associate: Generative AI with LLMs avec InfraPrep

Les 50 questions couvrent 5 domaines : Fondamentaux du machine learning et de l'IA, Développement logiciel, Expérimentation, Analyse et visualisation des données, IA digne de confiance. 25 d'entre elles sont gratuites, sans compte.

Mode étude

Répondez à votre rythme : chaque réponse est corrigée immédiatement, avec une explication et le lien vers la documentation sur laquelle elle s'appuie.

Mode examen

Un examen chronométré de 60 minutes, avec un plan des questions pour y revenir avant de valider.

Résultats par domaine

Votre score est détaillé par domaine : vous savez quoi revoir en priorité.

Questions originales

Chaque question est rédigée à partir de la documentation publique, jamais copiée de l'examen. Vous pouvez contester une réponse depuis le mode étude.

Exemple de question

Fondamentaux du machine learning et de l'IA

A telecom operator wants a support chatbot that answers questions from its product manuals, which are updated almost every day. The team has no budget for repeated training runs and wants answers to reflect the latest manuals. Which approach best fits these requirements?

  1. Retrieval-augmented generation over the current product manuals
  2. Full fine-tuning of the model every night on the updated manuals
  3. A larger pretrained model with a longer original training period
  4. A higher sampling temperature so the model generalizes more freely
Voir la réponse et l'explication

Bonne réponse : A

NVIDIA describes RAG as adaptable to a new knowledge base without retraining or fine-tuning the generative model, and as keeping answers current by pulling in new data as it appears.

Source : documentation officielle

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