Knowledge Cutoff

Knowledge Cutoff oder Wissensstichtag bezeichnet die zeitliche Grenze des Trainingswissens, die für eine bestimmte Modellversion angegeben wird. (OpenAI: Knowledge of Current Events) Sie ist nicht automatisch die Grenze der Informationen, die eine Anwendung mithilfe externer Werkzeuge abrufen kann. (OpenAI: Knowledge of Current Events)

So kannst du dir das vorstellen

Stell dir einen gedruckten Fachband mit Redaktionsschluss vor. Ein späteres Ereignis konnte in dieser Ausgabe noch nicht regulär berücksichtigt werden.

Du könntest beim Arbeiten trotzdem eine aktuelle Website oder ein neueres Dokument hinzunehmen. Ähnlich solltest du bei einem KI-System zwischen seiner trainierten Grundlage und zusätzlich bereitgestellten Informationen unterscheiden. Das Buchbild ist allerdings keine Zusage, dass das Modell frühere Fakten vollständig oder wortgetreu gespeichert hätte.

Modellwissen und Recherche sind zwei Wege

Wissensstichtage sind modellabhängig, und aktuelle Informationen lassen sich über Werkzeuge wie Websuche ergänzen. (OpenAI: Knowledge of Current Events) Auch die Bereitstellung eigener Dateien ist dort als Möglichkeit beschrieben, zusätzliche Informationen einzubeziehen. (OpenAI: Knowledge of Current Events)

Eine Antwort über ein neues Ereignis belegt deshalb nicht automatisch ein entsprechend aktuelles Training. Prüfe, ob tatsächlich recherchiert wurde und welche Belege die Antwort verwendet.

Kein Gütesiegel für alles vor dem Datum

Lies den Stichtag nicht als Garantie, dass jedes frühere Ereignis, jedes Produkt oder jede Regel korrekt beantwortet werden kann. Für zeitkritische Fragen würde ich unabhängig davon eine aktuelle, überprüfbare Quelle verlangen.

Bei der Auswahl eines Assistenten solltest du die konkrete Modellversion und die verfügbaren Recherchefunktionen getrennt dokumentieren. Ein aktueller Wissensstichtag und eine gute Quellenanbindung beantworten unterschiedliche Fragen.

Für verbindliche Angaben wie heutige Öffnungszeiten oder geänderte Vorgaben zählt letztlich der belegte Informationsstand der konkreten Antwort, nicht allein das Datum im Modellsteckbrief.

Verwandte Begriffe

Zur Einordnung dienen Pretraining, Continued Pretraining, Foundation Model, Inference und Context Window.