Op naar de volgende grens van LLM's: trainen op privédata — een domeinoverstijgende benchmark voor federated fine-tuning

Het recente succes van grote taalmodellen (LLM's) is grotendeels aangedreven door enorme publieke datasets. De volgende grens voor LLM-ontwikkeling ligt echter voorbij publieke data. Een groot deel van 's werelds meest waardevolle informatie is privé, vooral in streng gereguleerde sectoren zoals gezondheidszorg en financiën, waar data onder meer patiëntdossiers en klantcommunicatie omvat. Het ontsluiten van deze data kan een flinke sprong voorwaarts betekenen en LLM's mogelijk maken met dieper domeininzicht.