A ideia de Matthew de um LLM privado revela um paradigma maior de LLMs com pureza garantida. modelos que podem provar suas respostas nunca serão contaminados por dados externos. ---------------------------- O ajuste fino não resolve isso, os dados externos ainda vazam. Correr localmente não resolve isso, os pesos já estão contaminados. Apenas "treinar com os dados de Matthew" não resolve isso, a menos que Matthew esteja fazendo pré e pós-treinamento. A solução é o treinamento de pipelines que emitem certificados criptográficos que qualquer terceiro pode verificar, provando que o modelo foi treinado apenas no conjunto de dados confirmado. ---------------------------- As aplicações são enormes: > gêmeos digitais do artista que falam apenas do próprio trabalho e anotações do artista > modelos fiéis das escrituras que se baseiam exclusivamente em textos sagrados > tutores médicos treinados apenas em literatura clínica examinada > arquivos culturais que preservam textos indígenas sem diluição > consultores apenas de direito que se limitam a estatutos e jurisprudência. ----------------------------- O verdadeiro avanço não é a privacidade ou o ajuste fino. é a verificabilidade do pipeline de treinamento.