基本 中級
基盤モデル
Foundation Model
大量の汎用データで事前学習され、さまざまな用途に転用できる大きなモデルのことです。LLM や画像生成モデルの多くがこれにあたります。
別の呼び方ファウンデーションモデル
例自社専用モデルを一から学習せず、基盤モデルに社内文書を検索させる構成を選んだ。
詳しく
- 特定の用途専用に一から作るのではなく、1つの大きなモデルをプロンプトや追加学習で多くの用途に使い回す、という考え方から生まれた呼び方です。
- 用途への合わせ込みは、プロンプトの工夫、RAG による知識の追加、ファインチューニングの順に手間とコストが増えるのが一般的です。
- 「フロンティアモデル」は、その時点で最も高い性能を持つ基盤モデル群を指す言葉として使われます。
あわせて知りたい言葉
- 大規模言語モデル大量のテキストで学習し、文章の続きを予測することで文章の生成・要約・翻訳・質問応答などをこなすモデルです。ChatGPT、Claude、Gemini などのサービスの中核にあります。
- ファインチューニング学習済みのモデルに、特定の用途向けのデータを追加で学習させて調整することです。出力の形式や口調、特定分野の判断のしかたをモデルに覚えさせるのに使います。
- RAG（検索拡張生成）質問に関係する文書を検索で取り出し、それを LLM に渡してから回答させる仕組みです。モデルが学習していない社内資料や最新情報にもとづいた回答ができます。
- オープンウェイト学習済みモデルの重み（パラメータ）が公開され、ダウンロードして自分の環境で動かせるモデルのことです。データを外部に出さずに使える、自由に追加学習できるといった利点があります。