지식 컷오프가 뭐예요?
지식 컷오프를 앵무새 학교가 어느 날 책을 덮어서, 그날 뒤의 일은 앵무새가 모르는 이야기로 풀어봤어요.
올해 우승팀을 물었더니, 앵무새가 작년 팀을 자신 있게 말해요.틀린 게 아니라 옛날 답이에요. 앵무새에겐 그게 '가장 최근'이거든요. 왜 그럴까요?
학교는 어느 날 책을 덮어요. 그날 뒤에 나온 책은 읽은 적이 없어요.책 읽는 학교는 몇 달이나 걸려요. 그래서 어느 날 책을 덮고 학교를 마쳐요 — 그 뒤 서가는 앵무새에게 빈칸이에요.
지식 컷오프는 앵무새가 책을 덮은 날이에요. 그 뒤 일은 몰라요.앵무새마다 덮은 날이 달라요. 그 뒤 일을 물으면 모른다고 하면 다행이고, 그럴듯하게 이어 붙이면 큰일이에요. 최신 일은 사서나 도구가 가져와요.
덮은 날 뒤의 빈칸은 학교가 아니라 사서와 도구가 채워요.사서가 새 신문을 찾아 쟁반에 올리면 앵무새는 그걸 보고 답해요. 검색 도구도 같은 일을 해요. 학교를 다시 다니는 것보다 훨씬 싸요.
덮은 날 이전이라고 다 아는 건 아니에요. 책에 적게 실린 일은 몰라요.덮은 날 전이라도 책에 한 줄만 실린 일은 흐릿해요 — 그럴 때도 그럴듯하게 이어 붙일 수 있어요. 그래서 사서와 도구는 최신 일에만 쓰는 게 아니에요.
지식 컷오프 = 앵무새가 책을 덮은 날. 그 뒤 일은 몰라요 — 그런데 모른다고 안 하고 이어 붙일 수 있어요. 앵무새마다 날이 다르니 '언제까지 알아?'를 먼저 묻고, 최신 일은 사서·도구가 쟁반에 올려요. 덮은 날 전이라도 책에 적게 실린 일은 몰라요.
Knowledge cutoff. 모델의 사전 학습 데이터가 수집된 마지막 시점이에요. 그 이후의 사건·가격·버전·법 개정은 모델 파라미터에 없고, 물으면 옛 정보나 할루시네이션이 나올 수 있어요. 모델 버전마다 컷오프가 다르고, 최신성은 RAG(검색 근거 주입)나 검색 도구 호출로 보완해요. 컷오프 이전이라도 학습 데이터에 드물게 등장한 사실은 부정확할 수 있어요.
어른들은 이렇게 불러요
- 지식 컷오프
Knowledge cutoff - 책을 덮은 날. 그 뒤 일은 앵무새 머릿속에 없어요.
- 학습 데이터 시점
Training data date - 서가의 마지막 책 날짜. 책을 덮은 날보다 조금 앞일 수 있어요 — 마지막 몇 달 책은 얇아요.
- 검색 도구
Search tool - 앵무새가 쓰는 검색기. 최신 일은 검색해서 쟁반에 올려요. → 도구 상자
- RAG
RAG - 사서가 찾아온 페이지. 물을 때마다 사서가 먼저 찾아요. → 사서가 찾아온 페이지
- 최신성
Recency - 얼마나 새 소식까지 아나. 우승팀·가격·법·버전처럼 자주 바뀌는 건 늘 의심해요.
- 모델 버전
Model version - 앵무새 이름표의 번호. 새 버전일수록 책을 늦게 덮었어요. 어느 앵무새인지 먼저 확인해요.
- 할루시네이션
Hallucination - 모르는데 이어 붙이기. 덮은 날 뒤 일을 물으면 이게 나와요. → 그럴듯 앵무새
- 사전 학습
Pre-training - 책 읽는 학교. 책을 덮는 건 학교가 끝나는 날이에요. → 책 읽는 학교