テクノロジ系 / 基礎理論
基盤モデル
基盤モデルは、大量のデータで広く事前学習し、様々な用途に応用できる大規模なAIモデルです。
もう少し詳しく
膨大で多様なデータを使って広範な知識を事前に学習し、その後さまざまな具体的な用途に適応させて使える、土台となる大規模モデルです。一から作らず、これを調整して多様なタスクに活用できます。大規模言語モデルなどが代表例で、近年のAI活用の基盤です。
試験での見方
例：広く事前学習し、様々な用途に調整して使える土台が基盤モデルです。
テクノロジ系 / 基礎理論
基盤モデルは、大量のデータで広く事前学習し、様々な用途に応用できる大規模なAIモデルです。
膨大で多様なデータを使って広範な知識を事前に学習し、その後さまざまな具体的な用途に適応させて使える、土台となる大規模モデルです。一から作らず、これを調整して多様なタスクに活用できます。大規模言語モデルなどが代表例で、近年のAI活用の基盤です。
例：広く事前学習し、様々な用途に調整して使える土台が基盤モデルです。
広く事前学習し多用途に応用できる土台である点が核心です。事前学習・ファインチューニング・LLMとの関連が頻出です。