基礎理論｜令和7年度 ITパスポート試験 問80

• アノテーション
• エキスパートシステム
• ✓ これが正解基盤モデル
• 畳み込みニューラルネットワーク

解説

大量に学ばせた土台を、後から用途のほうへ寄せて使います。

用途ごとに一から学ばせると、そのたびに膨大なデータと計算が要ります。そこで、まず広い範囲の大量のデータで言葉や画像の一般的な性質を学ばせた土台を作っておきます。これが基盤モデルです。あとは、使いたい用途に合わせて少しの追加の学習で寄せていけば済みます。この寄せる作業がファインチューニングです。文章を作るものにも、要約するものにも、同じ土台から枝分かれさせられます。広範囲かつ大量のデータで訓練され様々な用途に適応できる、という説明に当てはまります。土台を作るところに費用がかかり、寄せるところは軽く済みます。

ほかの選択肢はなぜ違うのか

• 人が印を付けて学習用のデータに意味を与える作業です。学ばせるための材料を整える手順であり、学び終わった土台そのものを指す語ではありません。作る側の工程と、できたものを取り違えています。
• 専門家の知識を規則の形で書き込んで、問いに答えさせる仕組みです。人が規則を与える作りなので、大量のデータから自ら学んで土台を作るものとは成り立ちがまったく違います。
• 画像の特徴を段階的に取り出すことに向いた学習の仕組みの一つです。土台を作るときに使われる手法の名であって、様々な用途へ適応できる土台そのものを指す語ではありません。

この問題に関係する言葉

• 基盤モデル
• ファインチューニング
• アノテーション

出典：令和7年度 ITパスポート試験 問80

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