Ce este knowledge cutoff?

Modelul s-a oprit din citit la o dată, și nu știe care e acea dată

Un model de limbaj învață dintr-un corp fix de text adunat înainte de începerea antrenării. Ce este un LLM descrie cele două etape de antrenare; ideea aici e că amândouă folosesc date cu o dată limită. Nimic publicat după acea dată nu ajunge în model. Nici alegerile, nici schimbarea de preț, nici vestea despre modelul însuși.

Furnizorii publică acea dată pe fișa modelului, iar tot mai des publică două. Anthropic listează un "training data cutoff", ultima dată la care au fost incluse date, și un "reliable knowledge cutoff", o dată mai timpurie înainte de care acoperirea e suficient de densă încât să fie de încredere. Diferența dintre ele există pentru că internetul are nevoie de luni ca să scrie despre un eveniment: o lansare din martie are câteva pagini în aprilie și mii până în septembrie. Un model antrenat în iulie cunoaște bine martie și abia iulie.

Modelul însuși nu îți poate spune niciuna dintre cele două date. Nu are calendar și nicio evidență a propriei antrenări; când e întrebat "care e knowledge cutoff-ul tău", produce cel mai probabil răspuns pentru acea întrebare din datele sale de antrenare, care e de obicei o dată despre care a citit legată de un model anterior. Prompturile de sistem publicate de Anthropic îi spun lui Claude propria dată de cutoff în text simplu, ceea ce e recunoașterea faptului că modelul nu ar ști-o altfel. Ia data de pe fișa modelului, niciodată din chat.

Cât de depășit e un model în ziua lansării, măsurat

Antrenarea durează luni, iar evaluarea și munca de siguranță durează și mai mult, deci un model apare deja în urmă. Graficul citește opt fișe de model: knowledge cutoff-ul declarat sau de încredere, comparat cu data lansării publice, în luni întregi.

Două tipare. Modelele de vârf ale OpenAI au fost lansate cel mai în urmă, zece luni atât pentru GPT-4.1, cât și pentru GPT-5, în timp ce Anthropic și Google au rulat între două și patru luni. Iar diferența crește doar în timp: GPT-4o a rămas modelul implicit al ChatGPT un an după lansare, moment în care cunoștințele lui se opriseră cu 19 luni în urmă. Un model folosit zilnic e de obicei cu un an sau mai mult în urma zilei în care îl întrebi ceva.

Datele de mai sus sunt cele ale furnizorilor înșiși, preluate din fișele de model legate la finalul acestei pagini. Cronologia modelelor de IA are datele de lansare pentru fiecare model urmărit de site.

Ce face modelul când îl întrebi ceva de după linie

Răspunde. Asta e problema. Un model nu are un pas de căutare care să returneze "negăsit"; generează cea mai plauzibilă continuare, iar pentru o întrebare despre luna trecută, acea continuare e construită din tiparele întrebărilor similare din datele de antrenare. Întreabă despre un produs lansat după cutoff și modelul descrie ce ar fi plauzibil un astfel de produs. Cere prețul curent și îți dă prețul de la cutoff, formulat la timpul prezent.

Ce este o halucinație IA explică de ce modelul e încrezător în loc să fie nesigur, dar versiunea legată de cutoff are un semn distinctiv: răspunsul e coerent și puțin vechi. Numele modelului e cu o versiune în urmă, prețul e de anul trecut, funcția "cea mai nouă" e cea din fereastra de antrenare. Un răspuns învechit nu pare greșit; pare trecut.

Soluția e căutarea, și funcționează și pe modele care nu au niciuna

Cutoff-ul nu poate fi mutat, deci soluția e să oferi modelului text actual chiar la momentul răspunsului. Două mecanisme fac asta. Încărcarea unui document pune textul tău în prompt, iar modelul răspunde din el. Căutarea web preia pagini și face la fel cu internetul deschis. Amândouă sunt grounding, și amândouă sunt mecanismul descris de ce este RAG: modelul tot prezice, dar din material ulterior antrenării sale.

În Whizi, căutarea web e activă implicit, stă în compozitor lângă butonul de atașare și se aplică oricărui model alegi. Asta e partea utilă. Claude sau un model Llama: cu comutatorul activ, fiecare răspunde la o întrebare despre săptămâna asta din surse live. Comutatorul acordă permisiune, nu emite o comandă, deci o cerere pentru un poem nu declanșează o căutare, iar o întrebare cu o dată în ea o declanșează. O căutare nu costă credite; mesajul costă treapta de credite a modelului care a răspuns, la fel ca fără căutare.

O limită trebuie spusă cinstit. Căutarea rezolvă informația învechită; nu rezolvă credibilitatea. O postare de blog depășită e preluată la fel de ușor ca o pagină a unui furnizor, deci pentru un preț sau o specificație deschide linkul citat înainte să acționezi pe baza lui, iar pentru orice contează întreabă un al doilea model cu căutarea activă și compară.

Presupune șase luni în urmă, apoi sortează întrebarea

Presupune că fiecare model e cu cel puțin șase luni în urmă, iar un model pe care îl folosești de ceva vreme e cu un an sau mai mult în urmă. Apoi sortează întrebarea. Dacă răspunsul depinde de fapte despre lume de după acea linie, activează căutarea sau încarcă sursa. Dacă răspunsul depinde de raționament despre ceva deja aflat în conversație, cutoff-ul nu contează și căutarea poate rămâne dezactivată.

Verifică fișa modelului, nu modelul, pentru dată. Iar când un model spune de la sine "la ultima mea actualizare", citește asta ca pe model citând propriile date de antrenare, nu raportând un fapt despre sine, și tratează tot ce urmează după acea expresie cu aceeași suspiciune.