ニューラルネットワーク 基盤モデル：様々なタスクに対応するAIの基盤
- 基盤モデルとは近年、人工知能（AI）の分野において、「基盤モデル」という新しい言葉が注目を集めています。従来のAIモデルは、画像認識や音声認識など、特定の作業をこなすために開発されてきました。例えば、犬と猫を見分けるAIモデルは、大量の犬と猫の画像データを使って学習させますが、このモデルで人間の顔を認識することはできません。つまり、従来のAIモデルは、特定の用途に特化して作られており、汎用性に欠けるという側面がありました。一方、基盤モデルは、膨大なデータを使って学習することで、従来のAIモデルの限界を突破しようとしています。インターネット上のテキストデータや画像データ、音声データなど、あらゆる種類のデータを学習に利用することで、基盤モデルは広範な知識と能力を身につけます。これは、例えるなら、特定の分野の専門書だけでなく、百科事典や辞書、小説、漫画など、あらゆる種類の本を読んで学習するようなものです。このようにして作られた基盤モデルは、特定の用途に限定されずに、様々なタスクに柔軟に対応できるという点で、従来のAIモデルとは一線を画しています。例えば、文章の要約、翻訳、質疑応答、プログラムの生成など、多岐にわたるタスクをこなすことが可能です。さらに、基盤モデルは、新しいタスクに対しても、わずかな追加学習で対応できるという、高い学習能力も備えています。基盤モデルの登場は、AIの可能性を大きく広げるものです。今後、様々な分野において、基盤モデルを活用した新しい技術やサービスが生まれてくることが期待されます。
