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科目A: AI技術・生成AI（問21〜28）

問26

ファインチューニングと比較した RAG の利点として最も適切なものはどれか。

Aモデル本体のパラメータを都度書き換えるため、長期的な知識定着に優れる

BGPUが不要になるため、すべての利用が無料になる

C外部データソースを入れ替えるだけで参照内容を更新でき、最新・専有情報への追随が相対的に容易である

D回答内容にハルシネーションが原理的に発生しなくなる

解説

RAG は外部データソース（ベクトル検索インデックス等）を差し替えるだけで参照内容を更新できるため、頻繁に更新される社内規程・法令・商品情報の参照に適しています。一方ファインチューニングはモデル自体の書き換えで再学習コストが高くなります。RAG でもハルシネーションは減るだけでゼロにはなりません。