馬修的私人 LLM 的想法揭示了一個更大的純度保證 LLM 的範式。 能夠證明其響應永遠不會被外部數據汙染的模型。 ---------------------------- 微調並不能解決這個問題，外部數據仍然會洩漏。 本地運行也無法解決這個問題，權重已經被汙染。 僅僅“在馬修的數據上訓練”並不能解決這個問題，除非馬修自己進行前期和後期訓練。 解決方案是訓練管道，發出任何第三方可以驗證的加密證書，證明模型僅在承諾的數據集上進行訓練。 ---------------------------- 應用前景巨大： > 僅從藝術家自己作品和筆記中發聲的藝術家數字雙胞胎 > 僅基於聖經文本的忠實模型 > 僅在經過審查的臨牀文獻上訓練的醫學導師 > 保存土著文本而不被稀釋的文化檔案 > 僅限於法規和案例法的法律顧問。 ----------------------------- 真正的突破不是隱私或微調。 而是訓練管道的可驗證性。