LLM・生成AI
基盤モデルとは？
読み: きばんもでる英語: Foundation Model更新日: 2026-06-23
大量データで事前学習され、さまざまな用途へ応用できる大規模なAIモデルです。
試験で問われるポイント
- LLMや画像生成モデルなどが基盤モデルとして扱われます。
- プロンプト、RAG、ファインチューニングで用途に合わせます。
- AWS AI PractitionerではAmazon Bedrockとの関係が重要です。
具体例
Amazon Bedrockでは複数の基盤モデルをAPI経由で利用できます。
よくある誤解
- 特定業務専用に最初から作られた小さなモデルだけを指すと考える。
- 基盤モデルを使えば評価やガバナンスが不要だと考える。
対応試験
G検定AWS AI Practitioner
関連する表記: 基盤モデル / Foundation Model / FM / 基礎モデル
関連問題で復習
G検定ディープラーニングの応用例
基盤モデル（Foundation Model）の説明として、最も適切なものはどれか。
AWS AI PractitionerAI・機械学習の基礎
基盤モデルを利用する利点として最も適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner生成AIの基礎
基盤モデルのライフサイクルとして最も適切な流れはどれか。
G検定ディープラーニングの応用例
マルチモーダル基盤モデルの活用例として、最も適切なものはどれか。
生成AIパスポートAI・生成AIの基礎
GPT、BERT、LLaMAなどに共通する「基盤モデル」の特徴に関する次の記述のうち、最も不適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner生成AIの基礎
基盤モデル選定で考慮すべき観点として適切なものを2つ選べ。
AWS AI Practitioner基盤モデルの活用
基盤モデル選定で入出力長を確認すべき理由として最も適切なものはどれか。
AWS AI Practitioner基盤モデルの活用
基盤モデル評価で使われる指標や方法として適切なものを2つ選べ。
関連用語
FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。