马修的私人 LLM 的想法揭示了一个更大的纯度保证 LLM 的范式。 能够证明其响应永远不会被外部数据污染的模型。 ---------------------------- 微调并不能解决这个问题，外部数据仍然会泄漏。 本地运行也无法解决这个问题，权重已经被污染。 仅仅“在马修的数据上训练”并不能解决这个问题，除非马修自己进行前期和后期训练。 解决方案是训练管道，发出任何第三方可以验证的加密证书，证明模型仅在承诺的数据集上进行训练。 ---------------------------- 应用前景巨大： > 仅从艺术家自己作品和笔记中发声的艺术家数字双胞胎 > 仅基于圣经文本的忠实模型 > 仅在经过审查的临床文献上训练的医学导师 > 保存土著文本而不被稀释的文化档案 > 仅限于法规和案例法的法律顾问。 ----------------------------- 真正的突破不是隐私或微调。 而是训练管道的可验证性。