Foundation Models（FMs）とは、大量のデータで事前学習され、多岐にわたるタスクに適応可能な機械学習モデルの一種です。
これらは、大規模な自己教師付き学習を使用して幅広いデータで訓練され、人間の注釈なしで生データから学習することができます。FMは、テキストの翻訳から医療画像の分析までのタスクを処理する能力があり、印象的な動作を示しています。これらは大規模に展開され、創造的な作業を革命化しています。しかし、FMはビジネスが生産アプリケーションに求める正確さの基準を満たすことができず、ドメイン固有のトレーニングデータでモデルを微調整することでFMの性能を向上させることができるかもしれませんが、そのための時間とコストを正当化するのは難しい場合があります。FMの風景は広大で多様であり、学術機関、オープンソースプロジェクト、興味深いスタートアップ、伝統的な技術企業がすべてこの分野の進歩に貢献しています。
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※この記事は生成AIを活用して執筆しました
