基盤モデル

広範なデータで訓練され、多様な文脈にわたって適用できるAIモデルである。米国国立標準技術研究所のNIST AI 600-1は大統領令14110の定義を引き、広範なデータで訓練され、一般に自己教師あり学習を用い、少なくとも数百億のパラメータを持ち、広範な文脈にわたって適用可能なAIモデルとしている。特定の狭い用途に限定して設計されるのではなく、下流の多様な課題へ転用できる点が従来のモデルと異なる。