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. funzionare localmente non risolve questo, i pesi sono già contaminati. "allenarsi solo sui dati di matthew" non lo risolve a meno che matthew non faccia lui stesso il pre e post-training. la soluzione sono pipeline di training che rilasciano certificati crittografici che qualsiasi terza parte può verificare, dimostrando che il modello è stato addestrato solo sul dataset impegnato. ---------------------------- le applicazioni sono enormi: > gemelli digitali di artisti che parlano solo dal lavoro e dalle note dell'artista > modelli fedeli alle scritture che sono basati esclusivamente su testi sacri > tutor medici che sono addestrati solo su letteratura clinica verificata > archivi culturali che preservano testi indigeni senza diluizione > consulenti solo legali che sono limitati a statuti e giurisprudenza. ----------------------------- la vera innovazione non è la privacy o il fine-tuning. è la verificabilità della pipeline di training.