Matthews Idee eines privaten LLM offenbart ein größeres Paradigma von reinheitsgarantierten LLMs. Modelle, die beweisen können, dass ihre Antworten niemals von externen Daten kontaminiert werden. ---------------------------- Feinabstimmung löst dies nicht, fremde Daten sickern weiterhin durch. Lokal auszuführen löst dies nicht, die Gewichte sind bereits kontaminiert. Nur "auf Matthews Daten trainieren" löst es nicht, es sei denn, Matthew führt das Vor- und Nachtraining selbst durch. ---------------------------- Die Anwendungen sind riesig: > Digitale Zwillinge von Künstlern, die nur aus den eigenen Arbeiten und Notizen des Künstlers sprechen > Schriftgetreue Modelle, die ausschließlich in heiligen Texten verankert sind > Medizinische Tutoren, die nur auf geprüfter klinischer Literatur trainiert sind > Kulturelle Archive, die indigene Texte ohne Verdünnung bewahren > Rechtsberatungen, die auf Gesetze und Rechtsprechung beschränkt sind. ----------------------------- durchbruch ist nicht Privatsphäre oder Feinabstimmung, sondern die Überprüfbarkeit der Trainingspipeline.