ITパスポート 令和7年度 問80

この問題は、AI分野における「基盤モデル」の意味を理解しているかを問うものです。大量のデータで事前学習され、さまざまな用途に応用できるAIモデルの特徴がポイントです。

基盤モデルとは、大量かつ広範囲のデータを用いて事前学習されたAIモデルであり、その後ファインチューニングなどによって文章生成や画像認識など様々な用途に適用できます。問題文の「広範囲かつ大量のデータで訓練され、多様な用途に適応できる」という特徴に一致するため正解です。

ア（×）: アノテーションとは、機械学習で学習データに正解ラベルや意味付けを付与する作業のことです。AIモデルそのものではなく、学習データを準備する工程を指すため、この問題の説明とは一致せず誤りです。

イ（×）: エキスパートシステムは、専門家の知識やルールをコンピュータに組み込み、推論によって問題解決を行うシステムです。大量データによる学習モデルではないため、基盤モデルの説明には当てはまらず誤りです。

ウ（〇）: 基盤モデルとは、大量かつ広範囲のデータを用いて事前学習されたAIモデルで、ファインチューニングによってさまざまな用途に応用できる特徴を持ちます。問題文の説明に一致するため正しいです。

エ（×）: 畳み込みニューラルネットワークは主に画像認識などで用いられるニューラルネットワークの一種です。特定の構造を持つモデルを指す用語であり、汎用的な大規模事前学習モデルを指す基盤モデルとは異なるため誤りです。

基盤モデルは大量データで事前学習された汎用AIモデルで、ファインチューニングによって様々な用途に応用できます。生成AIなどの基礎技術として重要な概念です。