基盤モデル
基盤モデルは膨大なデータセットによって事前に訓練されているため、特定の「個別化された」概念を扱うことはできない。モデル全体を再トレーニングすることなく、個別化された項目で基盤モデルを補強する手法が様々考案されてきた。例えば、few-shot 画像検索では、視覚言語基盤モデル(CLIP)の語彙に新しい概念を追加することで適応する方法が示された。
テキスト画像生成(英語: Text-to-image generation)では、同様にテキスト反転と呼ばれるアプローチでシステムに新しい概念を教え、既存の概念と組み合わせて生成できるようにすることができる。