идея матфея о частном LLM раскрывает более широкую парадигму LLM с гарантией чистоты. модели, которые могут доказать, что их ответы никогда не будут загрязнены внешними данными. ---------------------------- тонкая настройка не решает эту проблему, иностранные данные все равно просачиваются. локальная работа не решает эту проблему, веса уже загрязнены. просто "обучать на данных матфея" не решает это, если матфей сам не проводит предобучение и постобучение. решение заключается в обучающих конвейерах, которые выдают криптографические сертификаты, которые может проверить любая третья сторона, доказывая, что модель была обучена только на утвержденном наборе данных. ---------------------------- применения огромны: > цифровые двойники художников, которые говорят только на основе собственных работ и заметок художника > модели, верные писанию, которые основаны исключительно на священных текстах > медицинские наставники, обученные только на проверенной клинической литературе > культурные архивы, которые сохраняют коренные тексты без разбавления > консультанты только по праву, ограниченные законами и судебной практикой. ----------------------------- настоящее прорыв не в конфиденциальности или тонкой настройке. это проверяемость обучающего конвейера.