基盤モデル は，大規模かつ多様なデータで事前学習し，ファインチューニングなどによって文章生成，画像処理など幅広い下流タスクへ適応できるモデルです。 ア（アノテーション）： 学習データへ正解ラベルなどを付与する作業です。 イ（エキスパートシステム）： 専門家の知識をルールとして蓄積し推論するシステムです。 エ（畳み込みニューラルネットワーク）： 画像認識などで局所的特徴を抽出するニューラルネットワークです。