【正解: いいえ】の理由

頻繁に更新される最新情報を反映する課題に対し、更新のたびにモデル全体を fine-tuning で再学習し外部参照も行わないのは、コストと時間の面で非現実的です。fine-tuning は文体や振る舞いの適応には向きますが、学習後に固定される重みへ最新情報を都度焼き込むことはできず、更新頻度に追随できません。最新知識の反映は、推論時に外部ソースを検索して根拠を与える RAG が適所です。RAG であれば再学習なしにインデックス更新だけで最新情報へ追随できます。課題と適応戦略の対応が誤っているため、本解決策は目的を満たしません。

【不正解の選択肢の場合】

RAG (解決策 1) なら再訓練なしで最新情報を反映できます。毎回の fine-tuning は非効率かつ最新性追随に不向きで課題に合わないため、「はい」は誤りです。

【シリーズ全体の正解一覧】

【参考】

Microsoft Learn: ファインチューニングに関する考慮事項