A不正解
単一タスクモデル
単一タスクモデルは、特定の 1 つのタスク専用に作られたモデルです。
多くのタスクに再利用できる汎用モデルとは逆の性質のため不正解です。
ある企業が、要約・翻訳・チャット対応など複数の生成 AI ユースケースを、なるべく 1 つのモデルでまかなえないか検討しています。大量かつ多様なデータで一度大規模に事前学習され、要約・翻訳・チャットなど多くのタスクに再利用できる汎用的なモデルを表す呼称はどれですか。
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正解C
解説
大規模事前学習で多用途に使える汎用モデルの呼称を選ぶ問題。
- 1「大規模に事前学習」大量・多様なデータで 一度に汎用能力を獲得 している
- 2「多くのタスクに再利用できる汎用的なモデル」タスクごとに作り直さず使える＝基盤モデル (FM)
B不正解
埋め込みモデル
埋め込みモデルは、テキストをベクトルに変換することに特化したモデルです。
幅広い生成タスクに再利用できる汎用モデルそのものを指す呼称ではないため不正解です。
C正解
基盤モデル (FM)
正解。基盤モデル (Foundation Model) は、大量かつ多様なデータで大規模に事前学習され、幅広いタスクに再利用できる汎用モデルです。要約・翻訳・チャットなど多用途に応用できます。タスクごとにゼロから作らず、1 つのモデルを多用途に応用できます。
D不正解
拡散モデル
拡散モデルは、ノイズを段階的に除去して画像などを生成する特定方式のモデルです。
生成 AI のモデル種別ではありますが、『多くのタスクに再利用できる汎用モデル』という分類を表す呼称ではないため不正解です。
ポイント
正解の『基盤モデル (FM)』が効く仕組みを押さえます。
・大量かつ多様なデータで一度大規模に事前学習することで、汎用的な能力を獲得する。
・その 1 つのモデルを、要約・翻訳・チャットなど多くのタスクに再利用できる。
・タスクごとにゼロから作らないので、開発の時間とコストを削減できる。
単一タスクモデル（専用）・埋め込みモデル（ベクトル化特化）・拡散モデル（画像生成の方式）とは分類の軸が違います。