matthew's idee van een privé llm onthult een groter paradigma van puurheid-gegarandeerde llm's. modellen die kunnen bewijzen dat hun antwoorden nooit besmet zullen worden door externe gegevens. ---------------------------- fine-tuning lost dit niet op, buitenlandse gegevens lekken nog steeds. lokaal draaien lost dit niet op, gewichten zijn al besmet. "train alleen op matthew's gegevens" lost het niet op, tenzij matthew zelf de pre- en post-training doet. ---------------------------- toepassingen zijn enorm: > digitale tweelingen van kunstenaars die alleen spreken vanuit het eigen werk en aantekeningen van de kunstenaar > schriftgetrouwe modellen die uitsluitend zijn gebaseerd op heilige teksten > medische tutors die alleen zijn opgeleid op goedgekeurde klinische literatuur > culturele archieven die inheemse teksten zonder verdunning bewaren > juridische adviseurs die beperkt zijn tot statuten en jurisprudentie. ----------------------------- de echte doorbraak is niet privacy of fine-tuning, het is verifieerbaarheid van de trainingspipeline.