分類テクノロジ系 » 基礎理論 » 情報に関する理論新しい試験18-3 生成AI 技術年度令和7年度の100問の一覧
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。
正解と解説
正解：ウ
ア× アノテーションは、学習用のデータに「これは猫」などの正解ラベルや情報を付ける作業です。モデルそのものではありません。
イ× エキスパートシステムは、専門家の知識をルールとして書き込み、推論させる仕組みです。大量のデータで訓練するものではありません。
ウ○ 正解 広範囲で大量のデータで訓練され、ファインチューニングなどで様々な用途に適応できるモデルを基盤モデルといいます。
エ× 畳み込みニューラルネットワーク（CNN）は、主に画像の認識に使われるニューラルネットワークの構造の1つです。
解説
基盤モデルは、広い範囲の大量のデータであらかじめ訓練した、汎用の大きなAIモデルです。そのままでも使えますが、ファインチューニング（用途に合わせたデータで追加の訓練をすること）などで、文章の生成や要約、翻訳など様々な用途に合わせられます。大規模言語モデル（LLM）も基盤モデルの一種です。
「大量のデータで訓練済み」で「様々な用途に適応できる」土台のモデルが基盤モデルです。ほかの3つは、学習データに正解ラベルを付ける作業、専門家の知識をルールにした仕組み、画像認識向けのニューラルネットワークで、どれも「様々な用途の土台」ではありません。
教科書 18-3この問題の知識
生成AIは、文章・画像・プログラムなどを新しく作り出すAIです。土台になる基盤モデルと事前学習・ファインチューニング、LLM が次のトークンを予測して文章を作る仕組み、パラメータを変えずに例から学ぶコンテキスト内学習、検索した文書を入力に加える RAG までをまとめます。
この節で扱うこと：生成AI 技術の特徴
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出典：IPA「ITパスポート試験 公開問題」令和7年度 問80。問題文と選択肢は改変せずに引用しています（表・図は文字に書き起こしたもの）。正解は IPA 公表の解答例によります。