従来のLLMは、出力の背後に安定したり検査可能なものがないため、予測が難しく感じられます。 ブラックボックスシステムでは、どのデータが答えを形成したのか、どのアダプターが使われたのか、モデルが昨日からひっそりと変わったのかはわかりません。 OpenLedgerはその不確実性を決定論的で帰属可能な推論に置き換えます。 すべての応答には独自の起源があります:データソース、アダプタースタック、モデル系譜、実行証明、タイムスタンプ付き検証などです。