49. 某資安公司目前以鑑別式 AI 偵測已知網路攻擊。為因應新型變種攻擊，研究人員計劃利用生成式 AI 模擬可能的攻擊流量，並納入防禦模型訓練。下列何者最能說明此做法對鑑別式 AI 防禦模型的主要助益？ (A)生成式 AI 可取代真實攻擊資料，降低蒐集成本； (B)生成式 AI 可直接負責防禦決策，取代原有模型； (C)模擬攻擊資料可使模型自動轉為生成式架構； (D)將模擬攻擊納入訓練，可提升模型對未知攻擊的辨識能力

50. 某企業已部署一套預訓練大型語言模型作為內部知識問答系統，主要用於查詢人資、財務與法遵相關的內部規範。由於公司內規每月都會滾動更新，管理層要求系統在文件更新後必須能立即反映最新內容，不能等待模型重新訓練。技術團隊正在評估應採用檢索增強生成(RAG)還是微調(Fine-tuning)來因應此需求。請問下列哪一項評估最為正確？ (A)採用 Fine-tuning 較為適合，只要定期將更新後的內規文件加入訓練資料，模型便能即時反映最新規範內容； (B)採用 RAG 較為適合，將更新後的文件同步至外部知識庫，模型即可在不重新訓練的情況下立即查詢最新內容； (C)採用 Fine-tuning 較為適合，因為模型經過內規語料訓練後，回應品質會優於透過 RAG 生成的答案； (D)兩者皆可達成需求，差異僅在於建置成本高低，與系統能否即時反映更新內容無關

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