大規模言語モデル

- 基盤モデルとは近年、人工知能の分野では「基盤モデル」という言葉が注目されています。これは従来の機械学習モデルとは一線を画す、多様なタスクに柔軟に対応できる汎用性の高い学習モデルを指します。従来の機械学習モデルは、特定の課題を解決するために、その課題に特化したデータを用いて学習させていました。例えば、画像に写っている動物を判別するモデルを作るためには、大量の動物画像とそのラベル（犬、猫など）をセットにして学習させる必要があります。しかし、このモデルは動物の判別には優れていても、それ以外のタスク、例えば文章の翻訳や音声の認識には対応できません。一方、基盤モデルは、特定のタスクに限定されない膨大なデータを用いて事前学習を行うことで、様々なタスクに対応できる基礎能力を獲得します。例えば、インターネット上のテキストデータ全体を学習させることで、言葉の意味や関係性、文脈に応じた言葉の使い分けなどを学習します。そして、基盤モデルは事前学習後、特定のタスクに合わせた追加学習を行うことで、そのタスクに最適化されます。例えば、翻訳タスクであれば、翻訳に特化したデータを用いて追加学習することで、高精度な翻訳を実現します。このように、基盤モデルは事前学習で培った基礎能力を活かすことで、少ないデータ量でも高い性能を発揮することができます。基盤モデルは、その汎用性の高さから、画像認識、自然言語処理、音声認識など、様々な分野への応用が期待されています。将来的には、より人間に近い知能を実現する上で、重要な役割を果たすと考えられています。