ITパスポート試験 令和7年度 公開問題 問80

【正解】ウ

基盤モデルとは、広い分野にわたる大量のデータを使って事前に訓練され、様々な用途の土台として利用できるAIモデルです。一つの用途だけに特化したモデルではなく、追加データによるファインチューニングや指示の与え方の工夫などによって、文章生成、要約、翻訳、質問応答などの個別用途へ適応できます。大規模言語モデルは、文章を扱う基盤モデルの代表例です。

アのアノテーションは誤りです。アノテーションは、AIの学習に使うデータへ正解情報や意味を示すラベルを付ける作業です。例えば、画像内の犬を囲んで「犬」と記録する作業が該当し、訓練済みのAIモデルそのものではありません。

イのエキスパートシステムは誤りです。これは専門家の知識をルールとして知識ベースに蓄え、推論エンジンによって判断や助言を行うシステムです。大量データで事前訓練し、多用途に適応させるモデルを指す用語ではありません。

エの畳み込みニューラルネットワークは誤りです。これはCNNとも呼ばれ、画像の輪郭や模様など、位置関係をもつ特徴の抽出を得意とするニューラルネットワークの構造です。基盤モデルの一部に利用される可能性はありますが、設問の特徴を表す名称ではありません。

【ポイント】 基盤モデルは「大量かつ広範なデータによる事前学習」と「多様な用途への適応」が特徴です。ファインチューニングは、事前学習済みモデルへ特定用途のデータを追加して調整する方法です。