Foundation Model (基盤モデル) は、 Web 規模あるいはマルチモーダル規模のデータを自己教師ありで学習し、 さまざまな下流タスクに転用できる汎用モデルの総称。 2021 年の Stanford CRFM の論文で名付けられた。
代表例は GPT / Claude / Gemini / Llama などの LLM、 Stable Diffusion / Sora 系の生成モデル、 ロボット用途では Large Behavior Model (LBM) や World Model。
ロボティクス文脈での意味
- 単一タスク向けに毎回モデルを作る時代から、 「巨大な共通モデルを fine-tune / prompt して使う」 時代への転換点
- ハードと共に「モデル」 もプラットフォーム化されつつあり、 NVIDIA GR00T / Google RT-2 などが代表