最終更新日：2026年9月23日

gk deep_learning transformer generative_ai cheatsheet

G検定トップ ＞ 基盤モデル・LLM・Transformer・生成AIの違い【G検定対策】

まず結論

基盤モデル・LLM・Transformer・生成AIは、同じ分類軸の用語ではありません。

G検定では次の1行で切り分けます。

用語 何を表す？ 一言で判断
Transformer モデルの構造 Self-Attention
基盤モデル 多様な用途の土台となるモデル 事前学習＋適応
LLM 大規模な言語モデル 言語・大規模
生成AI 新しいコンテンツを生成するAI 文章・画像・音声などを生成

つまり、

構造？ → Transformer

再利用する土台？ → 基盤モデル

大規模な言語モデル？ → LLM

コンテンツ生成？ → 生成AI

と考えます。

直感的な説明

4つを「建物」にたとえると分かりやすいです。

  • Transformer：建物の構造方式
  • 基盤モデル：いろいろな用途へ改装できる共通の建物
  • LLM：言語処理向けの大規模な建物
  • 生成AI：その建物を使って文章や画像を作るサービス・機能

この4つは重なることがありますが、同義ではありません。

たとえば、Transformerを使ったLLMが基盤モデルとして利用され、その上に生成AIサービスが作られることがあります。

定義・仕組み

Transformer

Transformerは、Self-Attentionを中心に構成されるニューラルネットワークのアーキテクチャです。

注目するのは、

  • Self-Attention
  • Multi-Head Attention
  • Encoder / Decoder
  • 並列処理

などの構造です。

基盤モデル

基盤モデルは、広いデータで事前学習され、複数の下流タスクへ適応できる共通の土台となるモデルです。

注目するのは、

  • 事前学習
  • 多様な下流タスク
  • ファインチューニング
  • プロンプトによる適応

などです。

LLM

LLMは、言語を中心に扱う大規模な言語モデルです。

現代の代表的なLLMではTransformer系の構造が広く使われ、基盤モデルとして多様な言語タスクへ利用されることがあります。

ただし、LLM＝Transformerではなく、Transformerを構造として使うLLMが多いと考えます。

生成AI

生成AI（Generative AI）は、学習したデータのパターンをもとに、新しいコンテンツを生成するAIです。

代表的な生成対象には、

  • 文章
  • 画像
  • 音声
  • 動画
  • コード

などがあります。

生成AIでは基盤モデルが広く利用されていますが、生成AIと基盤モデルは同義ではありません。

GANのように、基盤モデルという考え方が一般化する前から使われてきた生成モデルもあります。

4つの関係を整理

  • Transformer：モデルを作るための構造の1つ。LLMなどで広く利用される
  • 基盤モデル：LLM、画像、マルチモーダルなど、多様な下流タスクの土台となり得る
  • LLM：言語を中心に扱う大規模モデル。基盤モデルとして利用されることが多い
  • 生成AI：基盤モデルなどを利用して、文章・画像・音声などを生成する

ここで重要なのは、上下関係を完全な包含関係として暗記しないことです。

それぞれ、

  • 構造
  • モデルの役割
  • 扱う対象
  • 機能

という異なる観点から付けられた名前です。

いつ使う？（得意・不得意）

問題文で何を説明しているかを確認します。

問題文のキーワード 考える用語
Self-Attention、Encoder、Decoder Transformer
広いデータで事前学習、下流タスクへ適応 基盤モデル
大規模、言語、トークン、文章生成 LLM
新しい文章・画像・音声を作る 生成AI

モデル名だけで判断せず、何について説明している文章なのかを見ると選択肢を切りやすくなります。

G検定ひっかけポイント

「Transformerは生成AIである」

❌ Transformer自体を生成AIという機能カテゴリと同一視する
⭕ Transformerはアーキテクチャ。生成モデルにも理解モデルにも利用できる

BERTもTransformer系ですが、代表的には文脈理解や分類などに利用されます。

「基盤モデルはすべてLLMである」

❌ 基盤モデル＝言語モデルだけ
⭕ 基盤モデルは画像やマルチモーダルなども含み得る

「LLMはすべて生成AIだけに使う」

❌ LLMの用途は文章生成だけ
⭕ 分類・要約・検索支援など幅広い用途がある

「生成AIはすべて基盤モデルである」

❌ 生成モデルなら必ず基盤モデル
⭕ GANなど、特定用途の生成モデルもある

「基盤モデルは生成しかできない」

❌ 基盤モデル＝生成専用
⭕ 生成以外の分類・検索・対応付けにも利用できる

CLIPのように、画像とテキストの対応付けを行うモデルもあります。

まとめ（試験直前用）

  • Transformer＝構造
  • 基盤モデル＝多様な用途へ適応する土台
  • LLM＝大規模な言語モデル
  • 生成AI＝新しいコンテンツを生成するAI
  • 現代のLLMはTransformer系かつ基盤モデルとして使われることが多い
  • 基盤モデルは言語・生成だけに限定されない
  • 同じ分類軸の用語として並べない

迷ったら、「何の名前なのか？」を先に確認するのが最も安全です。

公式・一次情報

© 2024-2026 stemtazoo. All rights reserved.