解説

正解はCです。ファインチューニングは、事前学習済みの基盤モデルに対して、固有のデータセットを用いて再学習を行い、モデル自体の内部重み（パラメータ）を更新して特定のタスクやドメイン（専門用語や文体など）に適応させる手法です。Amazon Bedrockはカスタムモデルとしてファインチューニングをサポートしています。 AのRAGは外部知識ベースから情報を検索してプロンプトに補完する手法であり、モデルのパラメータを変更しません。 Bのプロンプトエンジニアリングはモデルへの指示を工夫する手法であり、内部パラメータを更新するものではありません。 DのAWS Glueはデータ統合サービスであり、モデルの適応手法ではありません。