もう少し詳しく
基盤モデルとは、文章や画像などの大量のデータを使った学習によって作られる、AIの根幹部分にあたるモデルのことです。「ベースモデル」とも呼ばれます。AI開発企業は、この基盤モデルを土台として、用途に応じた追加の調整(ファインチューニングや事後学習)を加えることで、実際に利用者が使う製品を作り上げます。
どこで使われるか
ChatGPTやClaude、Geminiといった対話型AIサービスの多くは、それぞれの企業が開発した基盤モデルをもとに作られています。同じ基盤モデルであっても、追加学習の内容や量によって、コーディングに強いモデル、会話に強いモデルなど、性能の傾向が変わることがあります。基盤モデル自体を作り直さずに追加学習だけで性能を伸ばす手法は、開発コストを抑えながら性能を向上させる方法として近年よく使われています。
身近な例
スマートフォンやパソコンで使っているAIアシスタントの「賢さ」は、突き詰めればこの基盤モデルの性能によるところが大きいといえます。AI企業が新しいバージョンのモデルを発表する際、基盤モデル自体を刷新したのか、それとも既存の基盤モデルに追加学習を施しただけなのかによって、開発の規模や意味合いが異なります。
注意点
基盤モデルという言葉は、AIの性能を語るうえで頻繁に登場しますが、基盤モデルの規模(パラメータ数)が大きいからといって、必ずしもあらゆる用途で性能が高いとは限りません。追加学習の質や、対象とする作業の種類によって、実際の使い勝手は大きく変わります。
