基盤モデルとは？

膨大なデータで訓練され、さまざまな用途の「土台」になる大型AIモデルのこと。GPTもClaudeもGeminiも、みんな基盤モデル。

従来のAIは「翻訳用」「画像判定用」と用途ごとに別々に作られていました。基盤モデルは逆で、まず何にでも使える巨大な土台を1つ作り、そこから会話・要約・翻訳・コーディングなどあらゆるタスクに展開します。マンションの基礎工事のように、上に何を建てるかは後から決められるのが革命でした。

企業がゼロからAIを作る時代は事実上終わり、いまは「どの基盤モデルの上に、自社の何を載せるか」を考える時代です。RAGやファインチューニング（各項を参照）は、その「載せ方」の代表的な手法です。