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基盤モデルとは、大量で幅広いデータで事前に学習し、さまざまな用途に合わせて使える、土台となるAIのモデルです。
基盤モデルは、英語の foundation model の訳です。特定の作業のためにいちから作るのではなく、まず大量のデータで広く学ばせ、そのうえで用途に応じて調整したり、指示の出し方を工夫したりして使います。LLMは、文章を扱う基盤モデルの代表です。画像や音声を扱う基盤モデルもあります。
業務でAIを使うときは、基盤モデルをAPIやクラウドのサービスで利用し、プロンプトやRAG、ファインチューニングで自社の業務に合わせる形が一般的です。自社でいちから学習させるのに比べ、少ないデータと費用で始められます。
どの基盤モデルを選ぶかで、性能、費用、データの扱い、得意な言語などが変わります。特定のモデルに頼りきりにならないよう、モデルを入れ替えやすい作りにしておくと、新しいモデルが出たときにも対応しやすくなります。
関連する用語
- LLM(大規模言語モデル)大量の文章を学び、次に来る言葉を予測することで文章を作るAIのモデルです。
- ファインチューニングすでに学習を終えたモデルに、特定の用途のデータを追加で学ばせ、性質を調整することです。
- オープンモデル(重みを公開したモデル)学習で得られた重み(パラメーター)が公開され、利用者が手元で動かしたり調整したりできるAIのモデルです。
- マルチモーダル文章だけでなく、画像・音声・動画など複数の種類のデータをまとめて扱えることです。