基盤モデルは広範なデータから汎用的な能力を学習し、追加学習などで各種の用途に適応させられるモデルです。設問の広範囲と適応性が手掛かりです。
アノテーションはラベル付け、エキスパートシステムは専門知識による推論、畳み込みニューラルネットワークはモデル構造の一種です。