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. de oplossing is trainingspijplijnen die cryptografische certificaten uitgeven die door elke derde partij kunnen worden geverifieerd, waarmee wordt bewezen dat het model alleen is getraind op de toegewijde dataset. ---------------------------- 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 getraind op goedgekeurde klinische literatuur > culturele archieven die inheemse teksten zonder verdunning behouden > juridische adviseurs die beperkt zijn tot statuten en jurisprudentie. ----------------------------- de echte doorbraak is niet privacy of fine-tuning. het is verifieerbaarheid van de trainingspijplijn.