基盤モデル（ファンデーションモデル）

基盤モデル（Foundation Model）とは、大規模なデータセットで事前学習（pretraining）された汎用的なAIモデルを指します。スタンフォード大学HAIが2021年に提唱した概念で、特定の用途に特化せず幅広いタスクに適用できる点が特徴です。

なぜ基盤モデルが重要かというと、従来は各タスクごとに専用モデルを一から学習していたのに対し、基盤モデルを起点にfine-tuningやプロンプト設計で多様なタスクに対応できるためです。開発コストの大幅な削減と、汎化性能の高さが評価されています。

代表的な基盤モデルとして、テキスト系ではGPT-4・Claude・Gemini・LLaMA、画像系ではStable Diffusion・DALL-E、マルチモーダル系ではGPT-4oなどがあります。企業はこれらの基盤モデルを自社データでfine-tuningし、専門特化型モデルを効率的に構築しています。