توقف النموذج عن القراءة في تاريخ معيّن، ولا يعرف هذا التاريخ
يتعلّم النموذج اللغوي من مجموعة نصوص ثابتة تُجمع قبل بدء التدريب. يتناول ما هو نموذج اللغة الكبير مرحلتي التدريب، والمهم هنا أن كلتيهما تستخدمان بيانات لها تاريخ نهاية. لا شيء نُشر بعد ذلك التاريخ موجود داخل النموذج، لا نتيجة الانتخابات، ولا تغيّر السعر، ولا حتى الأخبار عن النموذج نفسه.
تنشر الشركات هذا التاريخ على بطاقة النموذج، وأصبحت تنشر تاريخين في أحيان متزايدة. تذكر Anthropic "تاريخ قطع بيانات التدريب"، وهو آخر تاريخ أُدرجت فيه أي بيانات، و"تاريخ القطع المعرفي الموثوق"، وهو تاريخ أبكر تكون التغطية قبله كثيفة بما يكفي للثقة بها. توجد هذه الفجوة لأن الويب يحتاج أشهرًا ليكتب عن حدث ما: الإصدار في مارس تكون له صفحات قليلة في أبريل وآلاف بحلول سبتمبر. النموذج المدرَّب في يوليو يعرف مارس جيدًا ويوليو بالكاد.
لا يستطيع النموذج نفسه إخبارك بأي من التاريخين. فليس لديه تقويم ولا سجل لتدريبه؛ وعندما يُسأل "ما هو تاريخ قطعك المعرفي؟" ينتج الإجابة الأكثر احتمالًا لهذا السؤال في بيانات تدريبه، وهي غالبًا تاريخ قرأه عن نموذج أقدم. تخبر موجّهات النظام المنشورة من Anthropic نموذج Claude بتاريخ قطعه بنص صريح، وهذا اعتراف بأن النموذج لن يعرفه لولا ذلك. خذ التاريخ من البطاقة، لا من المحادثة أبدًا.
كم يتأخر النموذج فعليًا يوم إصداره، بالأرقام
يستغرق التدريب أشهرًا، ويستغرق التقييم والعمل على السلامة أشهرًا إضافية، فيصدر النموذج وهو متأخر أصلًا. يقرأ الرسم البياني ثماني بطاقات نماذج: تاريخ القطع المعرفي الموثوق أو المعلَن مقابل تاريخ الإصدار العام، بالأشهر الكاملة.
نمطان واضحان. صدرت نماذج OpenAI الرائدة الأكثر تأخرًا، عشرة أشهر لكلٍّ من GPT-4.1 وGPT-5، بينما تراوحت Anthropic وGoogle بين شهرين وأربعة. والفجوة تكبر أثناء الخدمة فقط: بقي GPT-4o النموذج الافتراضي في ChatGPT بعد عام كامل من إطلاقه، وبحلول تلك اللحظة كانت معرفته متوقفة منذ 19 شهرًا. النموذج المستخدم يوميًا يكون عادة متأخرًا بعام أو أكثر عن يوم سؤالك له.
التواريخ أعلاه هي تواريخ الشركات نفسها، مأخوذة من بطاقات النماذج المرتبطة في نهاية هذه الصفحة. يضم الجدول الزمني لنماذج الذكاء الاصطناعي تواريخ إصدار كل نموذج يتتبعه الموقع.
ما الذي يفعله النموذج حين تسأله بعد ذلك التاريخ
يجيب. وهذه هي المشكلة. لا تملك النماذج خطوة بحث ترجع "لم يُعثر عليه"؛ بل تولّد الاستمرار الأكثر احتمالًا، وبالنسبة لسؤال عن الشهر الماضي يُبنى هذا الاستمرار من أنماط أسئلة مشابهة في بيانات التدريب. اسأل عن منتج صدر بعد تاريخ القطع فيصف النموذج ما قد يكون عليه هذا المنتج على الأرجح. اسأل عن السعر الحالي فيعطيك السعر عند تاريخ القطع، بصيغة المضارع.
يشرح ما هو هلوسة الذكاء الاصطناعي سبب ثقة النموذج بدل ترددّه، لكن نسخة القطع المعرفي لها علامة يمكنك استخدامها: الإجابة متماسكة وقديمة قليلًا. اسم النموذج نسخة سابقة، والسعر سعر العام الماضي، والميزة "الأحدث" هي التي كانت ضمن نافذة التدريب. الإجابة المتقادمة لا تبدو خاطئة؛ بل تبدو وكأنها من الماضي.
| نوع السؤال | آمن لسؤال نموذج مجرد؟ | السبب |
|---|---|---|
| طريقة عمل شيء، حقائق راسخة، تاريخ سابق للقطع | نعم | كثيفة في بيانات التدريب، ومن غير المرجّح أن تكون قد تغيّرت |
| الأسعار، الخطط، الحدود، أرقام الإصدارات | لا | تتغيّر شهريًا، ويجيب النموذج بحالة القطع بصيغة المضارع |
| الإصدارات الحديثة، الأخبار، النتائج، القوانين | لا | غائبة أو ضعيفة التغطية، ويملأ النموذج الفجوة بتفاصيل معقولة |
| أي شيء عن النموذج نفسه، بما في ذلك تاريخ قطعه | لا | لا يملك النموذج أي سجل عن تدريبه الخاص |
| مستنداتك الخاصة، بياناتك الخاصة | لا | لم تكن أبدًا في بيانات التدريب؛ ارفعها بنفسك |
الحل هو البحث، وهو يعمل حتى مع نماذج لا تملكه
لا يمكن تحريك تاريخ القطع، لذا الحل هو تزويد النموذج بنص حالي وقت الإجابة. تفعل ذلك آليتان. رفع مستند يضع نصك داخل الطلب، فيجيب النموذج منه. والبحث على الويب يجلب صفحات ويفعل الأمر نفسه مع الويب المفتوح. كلتاهما تأسيس، وكلتاهما الآلية التي يشرحها ما هو RAG: يظل النموذج يتنبأ، لكن من مادة لاحقة لتدريبه.
في Whizi، يعمل البحث على الويب افتراضيًا، ويجلس في شريط الكتابة بجانب زر الإرفاق، وينطبق على أي نموذج تختاره. وهذه هي الفائدة الحقيقية. سواء اخترت Claude أو نموذج Llama: مع تفعيل المفتاح، يجيب كل منهما عن سؤال حول هذا الأسبوع من مصادر حية. المفتاح يمنح إذنًا لا يُصدر أمرًا، فطلب كتابة قصيدة لا يستدعي بحثًا وسؤال يتضمن تاريخًا يستدعيه. لا يكلّف البحث أي رصيد؛ تُحسب الرسالة برتبة الرصيد الخاصة بالنموذج الذي أجاب، تمامًا كما بدون بحث.
من الصدق ذكر حد واحد. البحث يعالج التقادم، لا المصداقية. تُسترجع تدوينة قديمة بسهولة استرجاع صفحة رسمية لشركة، لذا افتح الرابط المذكور قبل التصرف بناءً على سعر أو مواصفة، ولأي أمر مهم اسأل نموذجًا ثانيًا بتفعيل البحث وقارن النتيجتين.
افترض تأخرًا ستة أشهر، ثم صنّف السؤال
افترض أن كل نموذج متأخر ستة أشهر على الأقل، وأن النموذج الذي تستخدمه منذ فترة متأخر بعام أو أكثر. ثم صنّف السؤال. إذا كانت الإجابة تعتمد على حقائق عن العالم بعد ذلك التاريخ، فعّل البحث أو ارفع المصدر. وإذا كانت الإجابة تعتمد على استدلال حول شيء موجود بالفعل في المحادثة، فلا يهم تاريخ القطع ويمكن ترك البحث معطّلًا.
تحقق من بطاقة النموذج، لا من النموذج نفسه، لمعرفة التاريخ. وحين يتطوّع نموذج بعبارة "حتى آخر تحديث لدي"، اعتبرها اقتباسًا من بيانات تدريبه لا تقريرًا عن حقيقة تخصه، وتعامل مع كل ما بعد تلك العبارة بالشك نفسه.
- خذ تاريخ القطع من بطاقة النموذج الرسمية، لا من سؤال النموذج نفسه أبدًا
- افترض تقادمًا مدته ستة أشهر عند الإطلاق وعامًا أو أكثر لنموذج قيد الخدمة منذ فترة
- فعّل البحث على الويب لأي شيء يتضمن سعرًا أو رقم إصدار أو تاريخًا أو اسمًا حديثًا
- ارفع المستند حين تعتمد الإجابة على نصك الخاص؛ فهو لم يكن أبدًا في بيانات التدريب
- افتح الرابط المذكور قبل التصرف بناءً على سعر أو مواصفة تم البحث عنها، أو اسأل نموذجًا ثانيًا بتفعيل البحث
الأسئلة الشائعة
ما هو تاريخ القطع المعرفي؟
هو التاريخ الذي لم تُدرج بعده أي نصوص في بيانات تدريب النموذج. كل ما يعرفه النموذج دون مساعدة يأتي من قبل ذلك التاريخ. تنشره الشركات على بطاقة النموذج، وينشر بعضها تاريخين: تاريخ قطع بيانات التدريب وتاريخ قطع معرفي موثوق أبكر، لأن الأشهر الأخيرة تكون تغطيتها ضعيفة على الويب وقت التدريب.
ما هو تاريخ القطع المعرفي لـ ChatGPT؟
يعتمد على النموذج الذي يشغّل المحادثة، وتنشر OpenAI كل واحد منها على صفحة النموذج. توقف GPT-4o في أكتوبر 2023، وGPT-4.1 في يونيو 2024، وGPT-5 في سبتمبر 2024، وصدر كل منها بعد ذلك بمدة تتراوح بين 7 و10 أشهر. مع تفعيل التصفح، يجيب ChatGPT من صفحات حية بغض النظر عن تاريخ القطع الأساسي.
لماذا لا يستطيع النموذج إخباري بتاريخ قطعه الخاص؟
لأنه لا يملك أي سجل عن تدريبه الخاص. عند سؤاله، يولّد الإجابة الأكثر احتمالًا من بيانات تدريبه، وغالبًا ما تصف نموذجًا أقدم. تمنح موجّهات النظام المنشورة من Anthropic نموذج Claude تاريخ قطعه بنص صريح، لأن النموذج لن يعرفه لولا ذلك. بطاقة النموذج هي المصدر الموثوق الوحيد.
كيف أحصل على معلومات حديثة من نموذج ذكاء اصطناعي؟
زوّده بالنص الحالي. يجلب البحث على الويب صفحات حية إلى الطلب، ويضع رفع المستند نصك الخاص هناك. في الحالتين يجيب النموذج مما زُوّد به لا من بيانات تدريبه. يفعّل Whizi البحث على الويب افتراضيًا لكل نموذج دون أي تكلفة من الرصيد، فيجيب نموذج بلا استرجاع خاص به من مصادر اليوم.
هل يحل نموذج أحدث مشكلة القطع المعرفي؟
هو يحرّك الخط فقط، ويظل هذا الخط متأخرًا بأشهر يوم الإصدار: صدر GPT-5 بعد عشرة أشهر من تاريخ قطعه، وصدر Claude 3.7 Sonnet بعد أربعة أشهر. وكل نموذج بعد ذلك يتقادم أثناء الخدمة. البحث أو الرفع هو حل التقادم؛ والنموذج الأحدث هو حل القدرة.
