基盤モデルとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

基盤モデル（Foundation Model）

基盤モデルとは、大量のデータで事前に学習し、いろいろな作業の土台として使い回せるAIモデルのことです。2021年にスタンフォード大学の研究者らがこの呼び名を提案しました。ChatGPTの土台になっている大規模言語モデルも、基盤モデルの一つです。1から作り直さなくても、少しの調整や指示で、翻訳や要約、問い合わせ対応などに使い回せます。

基盤モデル（Foundation Model）関連用語

基盤モデル（Foundation Model）に関連する単語は以下の通りです。

• 大規模言語モデル（LLM）大規模言語モデルとは何が違う？→
• プレトレーニング（Pretraining）事前学習ってどんな勉強？→
• ファインチューニング（Fine-tuning）自社向けに調整するにはどうする？→
• 生成AI（Generative AI）生成AIとはどんなAI？→
• Transformer（トランスフォーマー）土台の仕組み、Transformerとは？→
• オープンウェイトモデル重みが公開されたモデルとは？→

基盤モデル（Foundation Model）で知っておくと得する有益情報

基盤モデルの考え方を知ると、AIサービスの違いが見えてきます。押さえたい点を3つにまとめました。

• 作り直さず使い回す1つの土台を調整し、翻訳や要約など多くの作業に使います。
• 土台の癖が引き継がれる土台に偏りや誤りがあると、それを使う各サービスにも及びます。
• 学習には大きな資源データも計算資源も大量に要るため、作れる会社は限られます。

基盤モデルの主な種類（例）

基盤モデルの見分けクイズ

次のうち、基盤モデルの説明として最も近いものはどれでしょう。

1つの作業だけをこなすように作った専用AI事前に広く学習し、多くの作業へ使い回せるAI人が書いたルールだけで動くプログラム

サービス名より、土台のモデルが何かに目を向けましょう。

基盤モデル（Foundation Model）やさしい解説

基盤モデルって、家でいう基礎みたいなもの？

その通りです。しっかりした基礎の上に、台所や寝室など別々の部屋を建てられます。

AIも同じで、1つの土台の上に、翻訳や要約など別々のサービスを作れるのです。

自社で問い合わせ対応AIを作るとき、モデルを1から作る必要はありません。既存の基盤モデルを選び、自社の資料を読ませる形で使うのが一般的です。選ぶときは、日本語の得意さ、費用、データの扱いを比べましょう。

基盤モデル（Foundation Model）についてのみんなの疑問

基盤モデルと大規模言語モデルは同じですか？

大規模言語モデルは、基盤モデルの一種です。基盤モデルには、言葉だけでなく画像や音声を扱うものも入ります。言葉を中心に学んだものが、大規模言語モデルと呼ばれます。

自社で基盤モデルを作る必要はありますか？

ほとんどの会社は、作る必要はありません。学習には大量のデータと計算資源が要ります。既存のモデルをAPIなどで使い、自社の資料を組み合わせる方が、費用も手間も抑えられます。

どの基盤モデルを選べばいいですか？

用途と費用、データの扱いで決めるのが基本です。同じ質問を各モデルに試し、日本語の自然さや正確さを比べましょう。社外に出せないデータがあるなら、提供会社の規約も確認が必要です。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

AI関連の用語集（全用語）気になった言葉は、ここからまとめて探せます。用語集を開く →

参考にした公式情報：On the Opportunities and Risks of Foundation Models（arXiv）

この記事は役に立ちましたか？

はい、役に立った いまいち

この記事をシェア

X Facebook LINE はてブ URLをコピー

ブログやSNSで紹介していただくときは、このページのURLをそのままお使いください（リンクはご自由にどうぞ）。

このサイトをホーム画面に追加

分からない言葉が出たとき、すぐ開けます。