問80 基盤モデルとは

ほかの選択肢が違う理由

• アアノテーションは、学習用のデータに正解のラベルや説明を付ける作業です。モデルそのものではありません。
• イエキスパートシステムは、専門家の知識を「もし〜なら〜」というルールとして書き込み、推論させる仕組みです。大量のデータで訓練するものではありません。
• エ畳み込みニューラルネットワークは、主に画像の認識に使われるニューラルネットワークの型です。様々な用途に合わせる土台という意味の言葉ではありません。

仕組み

基盤モデルは「先に広く学ぶ (事前学習)」と「あとで用途に合わせる (ファインチューニング)」の 2 段で使います。1 つの土台から多くの用途を作れるのが特徴です。

英語では Foundation Model といいます。生成 AI の多くは、基盤モデルの上に作られています。