la idea de matthew sobre un llm privado revela un paradigma más grande de llms garantizados en pureza. modelos que pueden probar que sus respuestas nunca estarán contaminadas por datos externos. ---------------------------- el ajuste fino no resuelve esto, los datos extranjeros aún se filtran. funcionar localmente no resuelve esto, los pesos ya están contaminados. simplemente "entrenar con los datos de matthew" no lo resuelve a menos que matthew esté haciendo el pre y post-entrenamiento él mismo. la solución son los pipelines de entrenamiento que emiten certificados criptográficos que cualquier tercero puede verificar, demostrando que el modelo fue entrenado solo con el conjunto de datos comprometido. ---------------------------- las aplicaciones son enormes: > gemelos digitales de artistas que hablan solo a partir del propio trabajo y notas del artista > modelos fieles a las escrituras que están fundamentados únicamente en textos sagrados > tutores médicos que están entrenados solo en literatura clínica verificada > archivos culturales que preservan textos indígenas sin dilución > asesores solo legales que están limitados a estatutos y jurisprudencia. ----------------------------- el verdadero avance no es la privacidad o el ajuste fino. es la verificabilidad del pipeline de entrenamiento.