令和７年 問80
AI において、広範囲かつ大量のデータで訓練されたものであり、ファインチューニングなどによって文章生成AIのような様々な用途に適応できる特徴をもつものを何というか。
解説（令和７年 問80）
- シラバス：Ver.6.2
- 出題分野： 基礎理論
- 過去問題（公開）出題頻度：ほぼ必ず出た
- キーワード：基盤モデル、ファインチューニング
ファインチューニング
機械学習で用いられる手法の１つです。
学習済みのモデルを利用して特定のタスク（用途）に対応したモデルを開発します。
学習済みのモデルに新たにモデルを追加し、学習済みの部分も含めて、特定タスクのためのデータセットを用いて再学習（モデルのパラメータを微調整）する手法です。
タスク（用途）ごとにデータをはじめから学ばせる必要がないので、効率良くモデルを作成できます。
ア アノテーション
アノテーションとは、テキストや音声、画像といったさまざまなデータに、情報タグ（メタデータ）を付ける（注釈をつける）ことを指します。
機械学習のモデルに学習させる教師データを作成する際に行います。
イ エキスパートシステム
エキスパートシステムは、特定の分野の専門知識をコンピュータに入力し、入力された知識を用いてコンピュータが推論する技術です。
（基本情報 平成30年秋午前 問3より）
「AならばBである」というルールを人聞があらかじめ設定して、新しい知識を論理式で表現したルールに基づく推論の結果として、解を求めます。
（基本情報 平成30年春午前 問3より）
ウ 基盤モデル
基盤モデルとは、大量で多様な「ラベルなしデータ」を使ってトレーニングを行い、その後、わずかな再トレーニングによって、用途に応じたカスタマイズができる汎用的なAIモデルです。
エ 畳み込みニューラルネットワーク
畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、主に、画像認識や音声認識に活用されています。
問題に、「広範囲かつ大量のデータで訓練されたものであり、ファインチューニングなど」とあるので、基盤モデルが適切です。よって、正解は ウ です。
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