深層学習 基盤モデル：万能モデルへの道
近年、人工知能の分野において「基盤モデル」という新しいタイプの機械学習の模型が注目を集めています。従来の機械学習の模型は、特定の仕事、例えば写真の判別や文章の翻訳といった決まった作業を行うために作られ、その作業に特化した情報で学習させていました。たとえば、写真の判別を学習させるためには、大量の写真データとその写真に何が写っているかという情報（例えば「ねこ」「いぬ」など）をセットで与え、写真の判別能力を習得させていました。
しかし、基盤モデルはこのような特定の仕事に限定されず、様々な仕事に対応できる能力を持っています。この能力は、大量かつ多様な情報を使って、あらかじめ正解を与えずに学習させることで実現されます。この学習方法のおかげで、基盤モデルは情報の中に隠されている、様々な状況で共通して見られる構造や特徴を捉えることができます。つまり、特定の作業を想定せずに、情報から知識や規則性を見つける能力を身につけるのです。
基盤モデルは、特定の作業に特化した学習を改めて行わなくても、様々な作業に適応できる柔軟性を備えています。 例えば、大量の文章データで学習させた基盤モデルは、文章の作成、翻訳、要約、質疑応答など、様々な言語に関する作業を行うことができます。また、画像や音声データで学習させた基盤モデルは、画像認識、音声認識、画像生成、音声合成など、多様な作業に対応できます。このように、基盤モデルは一つの模型で様々な作業をこなせる「万能模型」とも呼ばれ、人工知能の新たな可能性を広げる技術として期待されています。そのため、近年では様々な分野で基盤モデルの研究開発が盛んに行われています。
