Knowledge cutoff adalah apa?

Model berhenti membaca pada satu tanggal, dan ia tidak tahu tanggal itu

Model bahasa belajar dari sekumpulan teks tetap yang disusun sebelum pelatihan dimulai. Apa itu LLM membahas dua tahap pelatihan itu; intinya di sini, keduanya memakai data dengan tanggal akhir. Apa pun yang terbit setelah tanggal itu tidak ada dalam model. Bukan pemilu, bukan perubahan harga, bukan pula berita tentang model itu sendiri.

Vendor mempublikasikan tanggal itu di model card, dan makin banyak yang mempublikasikan dua tanggal. Anthropic mencantumkan "training data cutoff", tanggal terakhir data mana pun dimasukkan, dan "reliable knowledge cutoff", tanggal lebih awal sebelum cakupannya cukup padat untuk dipercaya. Selisih di antara keduanya ada karena web butuh berbulan-bulan untuk menulis tentang sebuah peristiwa: rilis di bulan Maret baru punya segelintir halaman di bulan April dan ribuan pada September. Model yang dilatih pada Juli sangat memahami Maret tapi nyaris tidak memahami Juli.

Model itu sendiri tidak bisa memberi tahu kedua tanggal itu. Ia tidak punya kalender dan tidak punya catatan tentang pelatihannya sendiri; saat ditanya "apa knowledge cutoff Anda", ia menghasilkan jawaban paling mungkin untuk pertanyaan itu dari data latihannya, yang biasanya adalah tanggal yang ia baca tentang model sebelumnya. System prompt Anthropic yang dipublikasikan memberi tahu Claude tanggal cutoff-nya sendiri secara tertulis, yang justru menjadi bukti bahwa model tidak akan tahu tanpa itu. Ambil tanggalnya dari model card, jangan pernah dari chat.

Seberapa usang sebuah model pada hari rilisnya, terukur

Pelatihan makan waktu berbulan-bulan, dan evaluasi serta pekerjaan keamanan makan waktu lebih lama lagi, jadi model dirilis dalam kondisi sudah tertinggal. Grafik ini membaca delapan model card: reliable atau stated knowledge cutoff dibandingkan tanggal rilis publik, dalam satuan bulan penuh.

Ada dua pola. Model unggulan OpenAI paling jauh tertinggal, sepuluh bulan untuk GPT-4.1 maupun GPT-5, sementara Anthropic dan Google berjalan pada rentang dua sampai empat bulan. Dan jaraknya hanya makin melebar selama masa pakai: GPT-4o masih menjadi model default ChatGPT setahun setelah rilis, saat mana pengetahuannya sudah berakhir 19 bulan sebelumnya. Model yang dipakai sehari-hari biasanya tertinggal setahun atau lebih dari hari Anda menanyakan sesuatu.

Tanggal-tanggal di atas adalah milik vendor sendiri, diambil dari model card yang ditautkan di akhir halaman ini. Linimasa model AI memuat tanggal rilis untuk setiap model yang dilacak situs ini.

Apa yang dilakukan model saat Anda bertanya melewati batas itu

Ia tetap menjawab. Itulah masalahnya. Model tidak punya langkah pencarian yang mengembalikan "tidak ditemukan"; ia menghasilkan kelanjutan paling masuk akal, dan untuk pertanyaan tentang bulan lalu, kelanjutan itu dibangun dari pola pertanyaan serupa dalam data latihan. Tanyakan tentang produk yang dirilis setelah cutoff, dan model akan mendeskripsikan seperti apa kira-kira produk semacam itu. Minta harga terkini, dan ia memberi harga saat cutoff, ditulis dalam bentuk kalimat masa kini.

Apa itu halusinasi AI menjelaskan kenapa model terdengar percaya diri alih-alih ragu, tapi versi cutoff punya tanda yang bisa Anda kenali: jawabannya runtut namun sedikit ketinggalan zaman. Nama modelnya satu versi di belakang, harganya harga tahun lalu, fitur "terbaru" adalah fitur dari masa jendela pelatihan. Jawaban yang usang tidak terlihat salah; ia terlihat seperti masa lalu.

Solusinya adalah pencarian, dan itu berlaku bahkan untuk model yang tidak punya fitur itu

Cutoff tidak bisa digeser, jadi solusinya adalah memberi model teks terkini pada saat menjawab. Ada dua mekanisme untuk itu. Mengunggah dokumen memasukkan teks Anda ke dalam prompt, dan model menjawab darinya. Pencarian web mengambil halaman-halaman dan melakukan hal yang sama dengan web terbuka. Keduanya adalah grounding, dan keduanya adalah mekanisme yang dijelaskan apa itu RAG: model tetap memprediksi, tapi dari materi yang lebih baru dari masa pelatihannya.

Di Whizi, pencarian web aktif secara default, terletak di composer di sebelah tombol lampirkan, dan berlaku untuk model apa pun yang Anda pilih. Bagian itulah yang berguna. Claude atau model Llama: dengan toggle aktif, keduanya menjawab pertanyaan tentang minggu ini dari sumber langsung. Toggle ini memberi izin, bukan perintah, jadi permintaan puisi tidak memicu pencarian, sementara pertanyaan yang menyebut tanggal akan memicunya. Pencarian tidak memakan kredit, pesan tetap dikenakan tarif kredit sesuai model yang menjawabnya, sama seperti tanpa pencarian.

Satu batasan perlu diakui secara jujur. Pencarian mengatasi keusangan, tapi tidak mengatasi kredibilitas. Postingan blog yang sudah usang bisa terambil semudah halaman resmi vendor, jadi untuk harga atau spesifikasi, buka tautan sumbernya sebelum bertindak, dan untuk hal yang penting, tanyakan ke model kedua dengan pencarian aktif lalu bandingkan.

Anggap tertinggal enam bulan, lalu pilah pertanyaannya

Anggap setiap model tertinggal setidaknya enam bulan, dan model yang sudah Anda pakai cukup lama tertinggal setahun atau lebih. Lalu pilah pertanyaannya. Jika jawabannya bergantung pada fakta dunia setelah batas itu, aktifkan pencarian atau unggah sumbernya. Jika jawabannya bergantung pada penalaran atas sesuatu yang sudah ada dalam percakapan, cutoff tidak jadi soal dan pencarian boleh dimatikan.

Periksa model card, bukan modelnya, untuk mengetahui tanggalnya. Dan saat model mengatakan sendiri "per pembaruan terakhir saya", baca itu sebagai model mengutip data latihannya, bukan melaporkan fakta tentang dirinya sendiri, dan perlakukan semua yang ada setelah frasa itu dengan kecurigaan yang sama.