ý tưởng của matthew về một llm riêng tư tiết lộ một mô hình lớn hơn về llm được đảm bảo tính thuần khiết. các mô hình có thể chứng minh rằng phản hồi của chúng sẽ không bao giờ bị ô nhiễm bởi dữ liệu bên ngoài. ---------------------------- việc tinh chỉnh không giải quyết được điều này, dữ liệu nước ngoài vẫn bị rò rỉ. chạy cục bộ không giải quyết được điều này, trọng số đã bị ô nhiễm. chỉ "đào tạo trên dữ liệu của matthew" không giải quyết được điều này trừ khi matthew tự thực hiện đào tạo trước và sau. giải pháp là các quy trình đào tạo phát hành chứng chỉ mật mã mà bất kỳ bên thứ ba nào cũng có thể xác minh, chứng minh rằng mô hình chỉ được đào tạo trên tập dữ liệu đã cam kết. ---------------------------- các ứng dụng rất lớn: > bản sao kỹ thuật số của nghệ sĩ chỉ nói từ công việc và ghi chú của nghệ sĩ > các mô hình trung thành với kinh thánh chỉ dựa trên các văn bản thiêng liêng > các gia sư y tế chỉ được đào tạo trên tài liệu lâm sàng đã được kiểm duyệt > các kho lưu trữ văn hóa bảo tồn các văn bản bản địa mà không bị pha loãng > các cố vấn chỉ về luật giới hạn trong các điều luật & án lệ. ----------------------------- bước đột phá thực sự không phải là quyền riêng tư hay tinh chỉnh. đó là khả năng xác minh của quy trình đào tạo.