【正解: A】の理由
few-shot prompting はプロンプト内に少数の入出力例を提示してモデルに期待パターンを学習させる手法で、in-context learning の典型です。fine-tuning なしで出力形式 / 分類精度 / トーン を引き上げられる第一手段として推奨され、Foundry portal の prompt flow / prompt catalog でテンプレ管理できます。

【他選択肢が違う理由】

• B: 再訓練は fine-tuning で別概念です。
• C: レート制限は API 設定です。
• D: VM スケールは Compute の機能です。