定義
ベースモデルとは、 指示追従や対話向けの追加調整をする前の、 大量テキストで事前学習しただけの LLM のこと。
ベースモデル (Base Model)とは（詳しく解説）
ベースモデルとは、 インターネット上の大量テキストで事前学習 (pre-training) しただけの LLM のことで、 その後に指示追従・対話・安全性のための調整を加えた 「instruct モデル」 「chat モデル」 と対になる概念。 ベースモデル単体は 「次に来る単語を予測する」 だけの性質が強く、 質問に素直に答えず 文章の続きを生成しようとする挙動が出やすい。 ChatGPT や Claude として公開されている製品は 大半が RLHF や fine-tuning を経た後のモデルで、 ベースモデルがそのまま一般提供されることは少ない。 現場でベースモデルが関わるのは主に 自社データで fine-tuning する場面で、 オープンウェイトのベースモデルを土台に選ぶケースが実運用では多い。 2026 年時点の相場感としては、 ベースモデルからの fine-tuning は GPU コストに加えデータ整備の人件費がかさみやすく、 まずは RAG で足りるか検討してから着手するのが 現場の定石とされる。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「ベースモデル (Base Model)とは」 https://aipicks.jp/glossary/base-model
ベースモデル (Base Model)の使用例
- Llama や Mistral の公開ベースモデルを土台に、 自社 FAQ で fine-tuning する。
- ベースモデルに「これは何ですか」と聞くと、 質問に答えず似た文の羅列を続けてしまうことがある。
