LLM・生成AI
基盤モデルとは?
読み: きばんもでる英語: Foundation Model更新日: 2026-06-23
基盤モデルとは、大量データで事前学習され、さまざまな用途へ応用できる大規模なAIモデルです。
G検定AWS AI Practitioner
関連表記: 基盤モデル / Foundation Model / FM / 基礎モデル
試験で問われるポイント
- LLMや画像生成モデルなどが基盤モデルとして扱われます。
- プロンプト、RAG、ファインチューニングで用途に合わせます。
- AWS AI PractitionerではAmazon Bedrockとの関係が重要です。
具体例
Amazon Bedrockでは複数の基盤モデルをAPI経由で利用できます。
混同しやすい点
- 特定業務専用に最初から作られた小さなモデルだけを指すと考える。
- 基盤モデルを使えば評価やガバナンスが不要だと考える。
関連問題で復習
AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎
ある企業が、要約・生成・分類といった複数の業務に生成AIを横断展開しようとしています。個別に専用モデルを開発する代わりに基盤モデル(Foundation Model)を採用する利点として、最も適切なものはどれですか。
G検定ディープラーニングの応用例
基盤モデル(Foundation Model)の説明として、最も適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner生成AIの基礎
基盤モデルを活用したプロダクトを継続的に改善したい企業が、開発から運用までの一連の流れを整理しています。基盤モデル活用のライフサイクルとして最も適切な流れはどれか。
AWS AI Practitioner基盤モデルの活用
ある企業が、モデルの学習基盤を自前構築せず、複数ベンダーの基盤モデルをAPIで呼び出して生成AIアプリを短期間で構築したいと考えています。最も適したサービスはどれですか。
G検定ディープラーニングの応用例
マルチモーダル基盤モデルの活用例として、最も適切なものはどれか。
生成AIパスポートAI・生成AIの基礎
GPT、BERT、LLaMAなどに共通する「基盤モデル」の特徴に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner生成AIの基礎
ある企業がAmazon Bedrockで利用する基盤モデルを比較検討しています。選定時に考慮すべき観点として適切なものを2つ選べ。
AWS AI Practitioner生成AIの基礎
Amazon Bedrockの基盤モデルを利用するアプリの月額費用を抑えたい担当者が、課金の仕組みを理解しようとしています。多くの生成AIサービスにおけるトークンベース課金の説明として最も適切なものはどれか。