Foundation models（基盤モデル）

基盤モデルは、人工知能における革新的なアプローチです。単一のテクノロジーというより、AIモデルを設計・構築するための包括的なプロセスを指します。事前学習済みモデルとして汎用性の高い基盤として、組織が多種多様なAIアプリケーションや機械学習アプリケーションをより効率的かつ効果的に開発する支えになります。

基盤モデルを活用することで、組織はAIへの取り組みを加速し、さまざまな領域でイノベーションを推進できます。基盤モデルの仕組みについて詳しくご確認ください。また、マイクロンがどのようにお役に立てるかについては、セールスサポートチームまでお問い合わせください。

基盤モデルとは？

基盤モデルの定義：基盤モデルは、人工知能テクノロジーの重要な要素であり、このモデルにより、既存の知識やアーキテクチャーを活用して新しいAIモデルを迅速に開発できるようになります。

各組織は、AIモデルをゼロから構築して学習させるために多大な時間とリソースを費やす代わりに、事前学習済みの基盤モデルを活用することで、コストを大幅に抑えられます。

基盤モデルはディープラーニングの原理に基づき、膨大なデータセットで学習させることで、幅広い種類のデータに適用できるモデルとなります。組織は基盤モデルを活用したアプリケーションにより、さまざまな領域でイノベーションと効率化を促進できます。

基盤モデルはどのように機能しますか？

基盤モデルにはさまざまな形態があり、具体的な用途に合わせて適応・応用できるモデルの総称として「基盤モデル」という言葉が使われます。その構成は、ニーズや用途によって異なる場合がありますが、相互に接続されたノードを通じて人間の思考を模倣するニューラルネットワークを主に基盤としているなど、共通する特徴があります。

ニューラルネットワークは、データセットとディープラーニングテクノロジーを使用して学習することで、多様なデータセットを処理し、定量化、分類、予測結果の生成を行います。

基盤モデルのニューラルネットワークは、データセット内のパターンや関係性を識別できるように学習を行います。基盤モデルは、データの特定の属性だけを識別するのではなく、多種多様なデータタイプに共通して現れる可能性のあるパターンを探し出します。

基盤モデルの歴史とはどのようなものですか？

基盤モデルは、テクノロジーとしては比較的新しいものです。人工知能に対する関心が高まり、その研究が進展したことから、基盤モデルが開発されるようになりました。AIが普及するにつれ、AIモデルの設計と構築をより効率的に行う必要性が高まりました。

基盤モデルが初めて大きく注目されたのは2010年代後半です。この頃にはディープラーニングが十分に高度化し、基盤となるAIモデルの開発を支えられるようになっていました。

AIモデルに関する十分な知見と反復的な改良が蓄積されたことで、データエンジニアは個々のモデルから最も成果の高い要素を厳選し、より汎用的に適用できる強固な基盤を構築できるようになりました。

基盤モデルの種類には主にどのようなものがありますか？

基盤モデルは幅広い特性を備えており、さまざまな用途向けのAIを支えています。中でも特に一般的なモデルは、次のカテゴリに分類できます。

• 大規模言語モデルは、言語や文法の特定の要素を識別できるよう言語コンテンツで学習を行っているため、幅広いユースケースに適用できます。この学習により、翻訳やテキスト生成などのアプリケーション向けの基盤モデルとして使用できます。基盤モデルを応用した大規模言語モデルの例として、GoogleのBERTが挙げられます。
• ビジョンモデルは、言語モデルと同様の仕組みで動作しますが、そのアプローチを視覚メディアに適用します。ビジョンモデルは、視覚データを処理するためのコンピューターアルゴリズムです。このモデルの基本的な学習は、画像分類や物体検出モデルに幅広く応用できます。基盤モデルに基づくビジョンモデルの例として、DALL-Eが挙げられます。
• マルチモーダルモデルは、複数のデータセットで学習したAIモデルであり、幅広い適応性を備えています。基盤モデルは、このような形を取ることもあります。最大の利点は、マルチモーダル基盤モデルがすでに学習済みで、複数のデータタイプを処理できるため、データ入力をより簡素化できる点です。

基盤モデルはどのように活用されていますか？

基盤モデルは、あらゆる業界で幅広く活用できるテクノロジーであり、きわめて適応性の高いAIアプリケーションの基盤として機能します。

言語処理に基づく基盤モデルは、OpenAIのAIチャットボットであるChatGPTに見られるように、言語を処理・生成するうえで、高い適応性と強力な能力を備えています。このモデルは、言語間のテキスト翻訳、文章の意味の要約、プロンプトに基づく新しいテキストコンテンツの生成などに対応できます。生成AIは、こうしたモデルの一種であり、新しいコンテンツを生成する能力が際立っており、さまざまな分野のイノベーションを牽引しています。

基盤モデルは、テキストコンテンツの生成に加え、視覚AIの基盤にもなります。これによりコンピュータービジョンが支えられ、物体認識や画像分類が行えるようになり、セキュリティや医療などの業界でプロセスの迅速化と効率化が進んでいます。