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1. A research team has developed a novel multimodal model that fuses text, image, and audio dat a. They want to quantitatively evaluate the model's performance in comparison to several existing state-of-the-art models. Which of the following evaluation metrics would be MOST appropriate to assess the model's ability to generate coherent and relevant text descriptions based on the combined multimodal input?

A) Perplexity.
B) BLEU (Bilingual Evaluation Understudy) and ROIJGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation).
C) Frechet Inception Distance (FID).
D) Inception Score.
E) Structural Similarity Index Measure (SSIM).

2. You're working on a multimodal A1 model that combines audio and text to generate music. You notice that the generated music lacks musical structure and sounds random. Which of the following techniques could be applied to improve the coherence and musicality of the generated output?

A) Adding more layers to the model.
B) Training the model on a larger dataset of music.
C) Increasing the size of the model's hidden layers.
D) Using a Recurrent Neural Network (RNN) with attention mechanism to model sequential dependencies in the music.
E) Using a Variational Autoencoder (VAE) to learn a latent representation of musical structure.

3. You are working on a project to classify images of different types of flowers. You have a relatively small dataset (around 500 images per class). Which of the following techniques would be the MOST effective to improve the performance of your image classifier, considering the limited data?

A) Apply aggressive data augmentation techniques, such as random rotations, flips, and crops.
B) Use a pre-trained convolutional neural network on a large dataset like ImageNet and fine-tune it on your flower dataset
C) Train a very deep convolutional neural network from scratch-
D) Use a simple linear classifier.
E) Reduce the image resolution to decrease the number of parameters in the model.

4. You are experimenting with different loss functions for training a Variational Autoencoder (VAE) to generate images. You observe that using only the reconstruction loss (e.g., Mean Squared Error) results in blurry images. What other loss component is typically added to the VAE objective function to encourage the latent space to be well-structured and generate sharper images?

A) Perceptual loss
B) Cross-entropy loss
C) Kullback-Leibler (KL) divergence loss
D) Hinge loss
E) Contrastive loss

5. You are building a multimodal Generative A1 system to generate image captions based on both the visual content of an image and a short audio description of the scene. Which architectural approach would be MOST effective for fusing these two modalities into a coherent representation for caption generation?

A) Intermediate Fusion: Train separate image and audio encoders, then use cross-attention mechanisms to allow the image features to attend to the audio features (and vice-versa) at multiple layers of the model.
B) Late Fusion: Train separate image and audio encoders, then concatenate their high-level feature vectors before feeding into a caption generation model.
C) Early Fusion: Concatenate the raw image pixel data with the raw audio waveform data before feeding it into a single model.
D) Concatenate the image file name with the audio file name before feeding into the LLM.
E) Ignore the audio entirely, as images are sufficient for generating captions.

질문과 대답: