tudáshatár (knowledge cutoff)
Angol megfelelő: knowledge cutoff (training data cutoff, reliable knowledge cutoff)
A tudáshatár az az időpont, ameddig egy AI-modell tanítóadata terjed. Ami ezután történt, azt a modell magától nem tudja, csak akkor, ha a beszélgetésben megkapja, vagy keresővel utánanéz.
A modell tudása a tanítás pillanatában befagy. Egy modell a megjelenése után hónapokig, akár évekig használatban marad, tehát a tudáshatár és a mai nap között egyre nő a rés. A gyártók ezért közzéteszik a dátumot, az Anthropic ráadásul kettőt is megad modellenként: a tanítóadat határát (training data cutoff), valamint a megbízható tudás határát (reliable knowledge cutoff). A Claude Haiku 4.5-nél az első 2025 júliusa, a második 2025 februárja. A szótár értelmezése szerint a különbség azt jelzi, hogy az utolsó hónapokról van ugyan adat, de kevés, a modell ezekről ezért bizonytalanabb. Az OpenAI a GPT-5 tudáshatárát 2024. szeptember 30-ban adja meg.
A tudáshatár nem csak a hírekre vonatkozik, hanem minden változó adatra: árakra, jogszabályokra, szoftververziókra, a versenytársak kínálatára, sőt magukra az AI-modellekre is. Egy modell jellemzően nem ismeri a saját utódait, a saját aktuális árát, a legújabb funkcióit. A veszély az, hogy a modell ilyenkor sem mondja feltétlenül, hogy nem tudja: a régi állapotot mai tényként adja elő.
A megoldás a friss forrás. Ha a válasz egy dátum utáni tényen múlik, a modellnek a kérdéssel együtt oda kell adni a friss anyagot (dokumentumot, árlistát, jogszabályszöveget), vagy olyan eszközt kell használni, ami keresni tud, a forrását pedig meg is mutatja.
Példa: A Kreatív Kontroll ágensflottájában 2026 szeptembere óta szabály, hogy ha egy feladat egy külső programkönyvtár viselkedésén múlik, a válasz forrása nem a modell emlékezete, hanem a könyvtár aktuális dokumentációja, egy erre szolgáló eszközön (Context7) át, a használt verzió megnevezésével. Az ok a tudáshatár: a modell egy korábbi verzió szabályait tanulta meg, azokat pedig hihetően, de hibásan alkalmazza az újabb kódra. Egy vállalkozásnál ugyanez a helyzet az adókulcsokkal, a NAV-szabályokkal vagy egy hirdetési felület beállításaival: ha a kérdés friss szabályon múlik, a modellnek a friss szabályt kell a kezébe adni.
Forrás: Anthropic: Models overview, platform.claude.com/docs/en/models/overview (a modell-összehasonlító táblázat „Reliable knowledge cutoff", illetve „Training data cutoff" sora, a Claude Haiku 4.5-nél 2025 február, illetve 2025 július). OpenAI: GPT-5 Model, developers.openai.com/api/docs/models/gpt-5 (a 2024. szeptember 30-i tudáshatár). Mind 2026-09-29-én letöltve. A két dátum különbségének értelmezése, valamint a példa a szótár saját értelmezése, illetve gyakorlata.
Rokon fogalmak: modell, LLM, hallucináció, RAG, kontextusablak (context window)