知識截止日期（knowledge cutoff）

一個 LLM 的內建知識停在某個日期——也就是訓練資料快照被擷取的那一刻。問它任何發生在那個知識截止日期（knowledge cutoff）之後的事，模型基本上是在猜，因為那些事件從來不在它學過的內容裡。這就是為什麼模型可能渾然不知上個月發布的產品，或上週公布的研究結果。

截止日期在訓練時就固定了，再聰明的提示也撼動不了它。真正能繞過它的辦法只有：重新訓練模型、用較新的資料微調，或者——目前為止最便宜也最常見的——RAG，在提問的當下把當前文件餵進去。更糟的是，模型通常不會提醒你已經越過它的截止日期；它用和新鮮事實一模一樣的自信口吻講出過時的事實，於是過時資訊看起來會和可靠資訊一模一樣。