Foundation Model
Foundation Model
Foundation Model（基盤モデル）とは
ひとことで
大量かつ多様なデータで事前学習され、追加の学習や指示の工夫によって、さまざまな用途に適応できる大規模なAIモデル。LLMや画像生成モデルなどが代表例。
たとえると
幅広い基礎教育を受けた「新卒の総合職」のようなものです。最初から特定の仕事の専門家ではありませんが、土台となる知識が豊富なので、短い研修（追加学習）や丁寧な指示で、営業にも経理にも配属できます。
現場ではこう使う
ある保険会社は、自社でゼロからAIモデルを開発するのではなく、外部の基盤モデルを採用しました。問い合わせへの回答文の作成、約款の要約、社内文書の翻訳といった異なる業務に、同じ基盤モデルをプロンプトの工夫や追加学習で使い分けています。用途ごとに別々のモデルを作る場合に比べ、開発期間を大きく短縮できました。
試験のポイント
EXAM POINT「大量のデータで事前学習」「さまざまな用途（下流タスク）に転用・適応できる」と出てきたら基盤モデルです。かつての「1つのタスク専用のモデル」との違いが問われます。LLMは基盤モデルの代表例の一つで、基盤モデルには画像や音声を扱うモデルも含まれる点、ファインチューニングは基盤モデルを特定の用途に合わせる手段である点を押さえましょう。
混同しやすい用語との違い
- LLM言語を扱う大規模なモデル。基盤モデルの代表例だが、基盤モデルはテキスト以外のモデルも含む広い概念
- Fine-tuning基盤モデルを特定の用途向けに追加学習させること。モデルを「作る」のではなく「合わせる」工程
- Pre-training基盤モデルを作るための最初の大規模な学習段階。モデルそのものではなく学習の工程