Knowledge cutoff · Date limite des connaissances
Le knowledge cutoff est la date au-delà de laquelle un modèle de langage n’a plus de données d’entraînement. Pour tout ce qui est postérieur, il doit chercher sur le web (grounding) ou risque de répondre de façon obsolète ou inventée.
Définition autonome · 40 mots
Pourquoi existe-t-il ?
Un modèle est entraîné sur un corpus figé à une date, et sa mémoire paramétrique ne se met pas à jour seule. LLMrefs consacre des analyses à la date limite de ChatGPT et à celle de Gemini, qui conditionnent le recours à la recherche.
Quel lien avec les citations ?
Pour les sujets récents, un moteur déclenche une recherche et cite des sources. Pour les sujets stables, il peut répondre de mémoire sans aucune citation. Une marque apparue après la date limite n’existe pas dans la mémoire du modèle : seule la recherche en direct peut la faire apparaître.
Que faire ?
Vérifier ce que chaque assistant sait de la marque sans recherche web, publier des pages claires et crawlables pour la récupération en direct, et entretenir les sources tierces qui nourriront les prochains entraînements.
Questions fréquentes
Le knowledge cutoff est-il public ?
Les éditeurs en indiquent souvent un. Il est parfois approximatif et diffère de la date de sortie du modèle.
Un modèle sait-il qu’il est obsolète ?
Pas toujours : sans outil de recherche, il peut répondre comme si sa date limite était le présent.