l'idea di matthew di un llm privato rivela un paradigma più ampio di llm garantiti in purezza. modelli che possono dimostrare che le loro risposte non saranno mai contaminate da dati esterni. ---------------------------- il fine-tuning non risolve questo, i dati esterni continuano a filtrare. farlo localmente non risolve questo, i pesi sono già contaminati. "allenarsi solo sui dati di matthew" non lo risolve a meno che matthew non stia facendo lui stesso il pre- e post-training. ---------------------------- le applicazioni sono enormi: > gemelli digitali di artisti che parlano solo dal lavoro e dalle note dell'artista stesso > modelli fedeli alle scritture che sono ancorati esclusivamente nei testi sacri > tutor medici che sono addestrati solo su letteratura clinica verificata > archivi culturali che preservano testi indigeni senza diluizione > consulenti legali limitati solo a statuti e giurisprudenza. ----------------------------- la vera innovazione non è la privacy o il fine-tuning, ma la verificabilità della pipeline di addestramento.