基盤モデルとは
基盤モデルは、インターネット上の膨大なテキストや画像などを学習して作られた、AIの「土台」となるモデルです。この土台の上に、特定のタスク（翻訳、質問応答、画像生成など）向けに微調整することで、多様な用途に活用できます。
身近な例え
例えるなら、基盤モデルは「万能な料理のベース（だし）」のようなものです。だしを取っておけば、味噌汁、うどん、煮物など、さまざまな料理に応用できます。同様に、基盤モデルは汎用的な知識を持っているので、それをベースに専門的なAIを作り上げることができます。
特徴
- 事前学習: 大量のデータで学習済みなので、ゼロから学習するより効率的。
- 転移学習: 小さなデータセットで特定タスクに適応させられる。
- マルチモーダル: テキストだけでなく、画像や音声も扱えるものもある。