Foundational model은 '기반 모델' 또는 '기초 모델'을 의미하는 영어 표현입니다. 주로 인공지능(AI) 분야, 특히 대규모 언어 모델(LLM)과 관련하여 사용되는 전문 용어입니다. 이 모델은 방대한 양의 데이터(텍스트, 이미지, 오디오 등)를 사용하여 사전 훈련(pre-training)된 모델을 지칭합니다. 이렇게 훈련된 모델은 다양한 하위 작업(downstream tasks)에 적용될 수 있도록 일반적인 지식과 능력을 갖추게 됩니다. 예를 들어, 특정 작업을 위해 처음부터 모델을 훈련시키는 대신, 이미 강력한 기반을 갖춘 foundational model을 가져와서 특정 데이터로 미세 조정(fine-tuning)하여 사용합니다. 이는 시간과 자원을 크게 절약할 수 있게 해줍니다. 이 용어는 2021년 스탠퍼드 대학교의 HAI(Human-Centered AI) 연구소에서 발표한 논문에서 처음 제안되어 널리 사용되기 시작했습니다. 'Foundational'은 '기초적인, 근본적인'이라는 뜻으로, 모델의 핵심적인 역할을 강조합니다.