AIにおいて、広範囲かつ大量のデータで訓練されたものであり、ファインチューニングなどによって文章生成AIのような様々な用途に適応できる特徴をもつものを何というか。
| ア | アノテーション | イ | エキスパートシステム | |
| ウ | 基盤モデル | エ | 畳み込みニューラルネットワーク |
答え ウ
【解説】
| ア | アノテーション(annotation)は、特定のデータに情報タグを付加することです。(×) |
| イ | エキスパートシステム(expert system)は、コンピュータが利用できる知識ベースを使ったシステムです。(×) |
| ウ | 基盤モデルは、広範囲かつ大量のデータで訓練されたものであり、ファインチューニングなどによって文章生成AIのような様々な用途に適応できる特徴をもつものです。(〇) |
| エ | 畳み込みニューラルネットワーク(convolutional neural network、CNN)は、主に画像認識の分野で用いられるディープラーニングアルゴリズムで、入力データから特徴を抽出する役割を行う畳み込み層を持っています。(×) |
【キーワード】
・基盤モデル
- 基盤モデル(foundation model)
さまざまな用途での利用を考慮して大量のデータで学習されたAIモデルで、使用するときには用途に合うように調整(追加学習)を行います。
もっと、「基盤モデル」について調べてみよう。
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