• 基盤モデル（FM）は、膨大なデータセットで訓練された大規模な深層学習ニューラルネットワークであり、情報科学者が機械学習（ML）に取り組む方法を変革しました。
  • 人工知能をゼロから開発する代わりに、データサイエンティストは基盤モデルを出発点として機械学習モデルを開発します。

基盤モデルは、大規模なデータセットで訓練された AI モデルであり、深層ニューラルネットワークと自己教師あり学習技術に基づいています。

基盤モデルの概念

基盤モデル（FM）は、膨大なデータセットで訓練された大規模な深層学習ニューラルネットワークであり、機械学習（ML）へのアプローチを変革しました。ゼロから人工知能（AI）を開発する代わりに、データサイエンティストは基盤モデルを出発点として利用し、新たなアプリケーションをより迅速かつ低コストでサポートする機械学習モデルを開発します。基盤モデルという用語は、幅広い一般化されたラベルなしデータで訓練され、言語理解、テキストと画像の生成、自然言語による会話など、さまざまな一般的なタスクを実行できる機械学習モデルを説明するために研究者によって造られました。

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基盤モデルがユニークな理由は何か？

基盤モデルのユニークな特徴は、その適応性です。これらのモデルは、入力プロンプトに基づいて、さまざまなタスクを高い精度で実行できます。タスクには、自然言語処理（NLP）、質問応答、画像分類などが含まれます。FM の規模と汎用性は、通常、テキストの感情分析、画像分類、トレンド予測などの特定のタスクを実行する従来の機械学習モデルとは異なります。基盤モデルは、より専門化された下流アプリケーションを開発するためのベースモデルとして使用できます。これらのモデルは 10 年以上にわたる開発作業の集大成であり、その結果、サイズと複雑さは拡大し続けています。

基盤モデルができること

言語処理：これらのモデルは、自然言語の質問に答える優れた能力を持ち、プロンプトに基づいて短い脚本や記事を作成することもできます。また、NLP 技術を使用して言語を翻訳することも可能です。

視覚的理解：FM は、コンピュータビジョン、特に画像や物理的なオブジェクトの認識に優れています。これらの機能は、自動運転やロボット工学などのアプリケーションで使用される可能性があります。また、テキスト入力による画像生成や、写真やビデオの編集も可能です。

コード生成：基盤モデルは、自然言語の入力からさまざまなプログラミング言語でコンピューターコードを生成できます。また、FM を使用してコードの評価やデバッグを行うこともできます。

AI の促進：生成 AI モデルは、人間の入力を使用して予測結果を学習し改善します。これらのモデルの重要でありながら時には見過ごされがちな用途は、人間の意思決定を支援する能力です。潜在的な用途には、臨床診断、意思決定支援システム、既存の基盤モデルを微調整して新たな AI アプリケーションを開発するための分析などがあります。

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