テクノロジ系 2025年度 問80 ★★★☆☆ Medium
AIにおいて，広範囲かつ大量のデータで訓練されたものであり，ファインチューニングなどによって文章生成AIのような様々な用途に適応できる特徴をもつものを何というか。
English
In AI, what is the term for a model trained on a wide range and large volume of data that can be adapted to various uses such as text generation AI through fine-tuning?
မြန်မာ
AI တွင် ကျယ်ပြန့်ပြီး အများအပြားသော ဒေတာဖြင့် လေ့ကျင့်ထားကာ fine-tuning ဖြင့် စာသား ဖန်တီးမှု AI ကဲ့သို့ အသုံးစုံသော ကိစ္စရပ်များတွင် ကိုက်ညီအောင်ပြောင်းလဲနိုင်သည့် model ကို ဘာဟုခေါ်သနည်း?
Correct answer: ウ — 基盤モデル
基盤モデル（Foundation Model）は，大量の多様なデータで事前学習された大規模AIモデルであり，ファインチューニングによってテキスト生成・画像認識・翻訳など様々なタスクに適応できる。GPT系モデルやBERTなどが代表例である。アノテーションはデータへのラベル付け，エキスパートシステムはルールベースの推論システム，CNNは画像認識に特化したネットワーク構造である。
English
A Foundation Model is a large AI model pre-trained on broad, large-scale datasets that can be fine-tuned or adapted for a wide range of downstream tasks such as text generation, image recognition, and translation. GPT-series models and BERT are typical examples. Annotation is the process of labeling data, expert systems use rule-based inference, and CNNs are specialized neural network architectures for image processing.
မြန်မာ
Foundation Model (基盤モデル) ဆိုသည်မှာ ကျယ်ပြန့်သော ဒေတာအများအပြားဖြင့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသည့် AI မော်ဒယ်ကြီးဖြစ်ပြီး၊ Fine-tuning ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် စာသားဖန်တီးခြင်း၊ ပုံရိပ်မှတ်သားခြင်း၊ ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း စသည့် မတူညီသောလုပ်ငန်းများတွင် ကျင့်သုံးနိုင်သည်။ GPT စီးရီးမော်ဒယ်များနှင့် BERT တို့သည် ထင်ရှားသောဥပမာများဖြစ်သည်။ Annotation သည် ဒေတာအမှတ်အသားထိုးခြင်းဖြစ်ပြီး၊ Expert System သည် စည်းမျဉ်းအခြေခံသောကောက်ချက်ဆွဲမှုကို အသုံးပြုသည်၊ CNN သည် ပုံရိပ်လုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် အထူးပြုထားသော Neural Network ဖွဲ့စည်းပုံဖြစ်သည်။