知識カットオフ
モデルの学習データが終わる日付。それ以降の出来事はモデルにとって存在せず、起きたことを知らないどころか、知らないということ自体を知らない。
学習・評価・安全性の作業に時間がかかるため、リリース日は通常、数か月後になる。つまりモデルは出荷時点で既に新鮮ではない。影響が最も出るのは変化の速い分野で、ライブラリのバージョン、API の変更、価格、誰がどの役職に就いているか、などだ。モデルは学習した世界に基づいて自信たっぷりに答えることが多く、これは「わかりません」よりも見抜きにくい。
対策は、Web 検索や RAG を付けて最新情報をコンテキストに入れること。なお、モデルが自分のカットオフを誤って述べることもよくある。その事実自体、間接的にしか学べないからだ。