파운데이션 모델

Foundation Model

광범위한 데이터를 대규모로 사전학습해 다양한 후속 작업에 적용할 수 있는 범용 인공지능 모델. 2021년 스탠퍼드대 연구진이 제시한 개념이다.

특정 작업만 수행하도록 개발된 기존 인공지능 모델과 달리, 하나의 모델을 미세조정하거나 프롬프트 등의 방식으로 조정해 번역, 문서 작성, 이미지 생성, 코드 작성 등 여러 작업에 활용할 수 있다는 점이 특징이다. 대규모언어모델(LLM)이 대표적인 사례다.

기업의 AI 개발 부담을 낮추고 활용 범위를 넓혔지만, 대규모 컴퓨팅 자원이 필요하고 소수 모델에 대한 의존이나 오류·편향이 여러 서비스로 확산될 수 있다는 한계도 있다.