第11回情処ウェビナー：基盤モデルの技術と展望～生成AIの基礎～

基盤モデル（foundation model）は、従来のように個別のタスクを処理するために作成した専用の機械学習モデルではなく、多様なタスクを処理できる汎用の深層学習モデルを表す言葉である。典型例は生成AIの基盤となっている大規模言語モデル（large language model）であるが、その用途は言語処理の領域を超えて画像や音声なども対象とするマルチ・モーダル領域に拡がっている。基盤モデルは規模拡大が続いており、その動機はモデルの大規模化に伴う性能の向上（スケール則）だけでなくモデルの規模が一定の閾値を超えたときに突如として発現する能力（emergent ability）の獲得である。もっとも、基盤モデルの性能は未解明の点が多く、その性能を引き出すために使い方を工夫するプロンプト・エンジニアリングの研究も盛んである。本講演では開発が活発に行われている基盤モデルの技術的な動向とプロンプト・エンジニアリングについて概観し、今後の展望について述べる。