基盤モデル、LLM、Transformer、プロンプト、RAG、生成AIのリスクに関するG検定対策問題
汎用LLMの顧客対応ボットで、敬語と業界用語の一貫性が弱い。次の追加条件がある。(1)高品質な入出力ペア（正解応答）が十分な量そろっている。(2)システムプロンプトと用語辞書付きRAGを試したが、文体の一貫性がまだ足りない。(3)知識の最新性より、応答スタイルの安定が優先。このとき最も適切な次の一手はどれか。
正解
十分な応答ペアでファインチューニングを行い、文体・用語の一貫性をモデル側に定着させる。
正解になる理由
プロンプトやRAGでも改善できる場合が多いが、本問はそれらを試しても文体一貫性が不足し、学習用の高品質ペアが十分あるという条件がある。このときFT（やLoRA等）は振る舞いの安定化に適する。最新知識の注入だけが目的ならRAGが優先、という対比も押さえる。
各誤答がなぜ誤りか