基盤モデルは、大規模なデータを事前学習することで、多様なタスクに対応できる汎用的なAIモデルです。

AIの学習では多くのパラメータが関与しますが、大規模なデータから学習することで、さまざまなタスクに適用可能な基盤となるモデルが構築されます。適切にファインチューニングを行うことで、特定のタスクに最適化し、高い性能を発揮することができます。基盤モデルは、マルチモーダルAI（テキスト・画像・音声などの統合処理）にも活用されており、事前学習したモデルを応用することで開発コストを削減し、効率的に高度なAIシステムを構築することができます。