問80

正解のウ、基盤モデル（ファウンデーションモデル）とは、広範囲かつ大量のデータであらかじめ訓練された大規模なAIモデルであり、ファインチューニング（追加学習）などによって文章生成・翻訳・画像認識など多様な用途へ柔軟に適用できる汎用性の高いモデルを指す。生成AIの土台となる技術で、GPT系などが代表例である。アのアノテーションは、学習用データに正解ラベルや注釈を付与する作業を指し、モデルそのものではないため誤り。イのエキスパートシステムは、専門家の知識をルールとして蓄積し推論を行う旧来型の人工知能であり、大量データからの汎用学習という特徴を持たないため誤り。エの畳み込みニューラルネットワークは、主に画像認識で用いられる特定構造のネットワークであり、多用途に適用できる基盤モデルとは性質が異なるため誤りである。さらに詳しくは生成AIの仕組みと限界で学べます。