תאריך-קיטוע-ידע (Knowledge Cutoff)

מודל שפה לומד מכמות עצומה של טקסט שנאסף עד נקודת-זמן מסוימת. כל מה שקרה אחרי אותו תאריך — חדשות, מוצרים חדשים, אירועים — אינו חלק מהידע ה"מובנה" של המודל, אלא אם הוא מקבל אותו כמידע חיצוני בזמן השיחה.

זו הסיבה שמודלים "לא יודעים" על אירועים עדכניים, ולעיתים אף מתבלבלים ומנחשים תשובה שגויה בביטחון (הזיה) במקום לומר "אני לא יודע" — שילוב עם חיפוש-חי או אחזור-מוגבר-בייצור (RAG — Retrieval-Augmented Generation) פותר את המגבלה הזו.

נקודה שמפתיעה רבים: לא לכל המודלים של אותה חברה יש בהכרח את אותו תאריך-קיטוע, גם כשהם משוחררים בסמיכות-זמן זו לזו. מודל "קל ומהיר" ומודל "חזק ואיטי" מאותה משפחה עשויים להתחיל את תהליך-האימון הארוך שלהם בזמנים שונים לגמרי, ולכן לשאת תאריכי-קיטוע שונים בכמה חודשים — עובדה שמפתיעה משתמשים שמניחים בטעות ש"כל דגמי החברה יודעים אותו דבר".

נכון ל-2026, תאריכי-קיטוע-הידע של המודלים המובילים מתעדכנים בממוצע כמה פעמים בשנה עם כל מהדורה חדשה, אך תמיד נשאר פער של חודשים לפחות בין תאריך-הקיטוע עצמו לתאריך-השחרור בפועל של המודל — הזמן הדרוש לאימון, לבדיקות ולתהליכי-בטיחות. משתמשים שרוצים לדעת בדיוק מה תאריך-הקיטוע של כלי מסוים יכולים לרוב לשאול אותו ישירות, או לבדוק בתיעוד הרשמי של הספק — אך כדאי לזכור שהמודל עצמו לא תמיד "יודע" את תאריך-הקיטוע שלו בביטחון מלא.

פתרון פשוט וזמין תמיד: משתמש יכול פשוט להדביק בעצמו טקסט עדכני (מאמר, מסמך, נתון) לתוך השיחה, ולבקש מהמודל להתייחס אליו — עוקף את מגבלת-הקיטוע לגמרי בלי צורך בכלי חיפוש-חי כלל, כי המידע כבר נמצא בתוך חלון-ההקשר של השיחה הנוכחית, לא בזיכרון-האימון המקורי.