Afkapdatum

Een kennisafkapdatum geeft aan wanneer een AI-model stopt met het updaten van zijn trainingsgegevens, wat invloed heeft op nauwkeurigheid en relevantie.

AI Knowledge Cutoff Machine Learning Model Training
Boek een demo Probeer het nu

Een kennisafkapdatum is het specifieke moment waarop een AI-model geen bijgewerkte informatie meer heeft. Dit betekent dat alle gegevens, gebeurtenissen of ontwikkelingen die na deze datum plaatsvinden, niet zijn opgenomen in de trainingsgegevens van het model. Bijvoorbeeld: als de kennisafkapdatum voor een model april 2023 is, zal het geen informatie hebben over gebeurtenissen na deze datum.

Waarom hebben AI-modellen afkapdata?

AI-modellen hebben om verschillende redenen afkapdata:

  • Gegevensvoorbereiding: Het verzamelen, opschonen en formatteren van trainingsgegevens kost veel tijd en middelen.
  • Modelstabiliteit: Een afkapdatum zorgt ervoor dat het model goed getest en gestabiliseerd kan worden zonder voortdurende updates.
  • Resourcebeheer: Het trainen van grote modellen vereist veel rekenkracht. Een afkapdatum helpt deze middelen effectief te beheren.
  • Versiebeheer: Het maakt duidelijk versiebeheer mogelijk door aan te geven welke informatie in elke versie van het model is opgenomen.

Uitleg van veelvoorkomende termen

Deadline voor het AI-model

De term “deadline voor het AI-model” verwijst meestal naar de laatste datum waarop een AI-model voltooid moet zijn, inclusief de trainings- en testfasen. Dit is niet noodzakelijk hetzelfde als de kennisafkapdatum, maar heeft betrekking op projectplanning en -opleveringen.

Afkapdatum voor het AI-model

De afkapdatum voor een AI-model is synoniem aan de kennisafkapdatum. Het geeft het laatste moment aan waarop de trainingsgegevens zijn bijgewerkt. Alle informatie na deze datum is niet opgenomen in de kennisbasis van het model.

Einddatum voor het AI-model

Net als de deadline kan de einddatum voor een AI-model verwijzen naar de voltooiingsdatum van het project. In sommige contexten wordt het ook uitwisselbaar gebruikt met de kennisafkapdatum, hoewel het meestal betrekking heeft op projectplanning.

Laatste datum voor het AI-model

Deze term wordt vaak uitwisselbaar gebruikt met de kennisafkapdatum en geeft de laatste datum aan tot waarop het AI-model is getraind met bijgewerkte informatie.

Einddatum voor het AI-model

De einddatum voor een AI-model kan verwijzen naar de kennisafkapdatum of de projectvoltooiingsdatum, afhankelijk van de context. Het geeft meestal het einde aan van een specifieke fase in de levenscyclus van het AI-model.

Afkapdatum voor AI-model

Dit is een andere manier om naar de kennisafkapdatum te verwijzen. Het markeert het laatste moment waarop de trainingsgegevens van het AI-model als actueel worden beschouwd.

Kennisafkapdata van populaire AI-modellen

Hier zijn de kennisafkapdata van enkele van de meest populaire AI-modellen:

  • OpenAI’s GPT-3.5: september 2021
  • OpenAI’s GPT-4: september 2021
  • Google’s Bard: mei 2023 (Let op: Bard kan realtime informatie van het web ophalen)
  • Anthropic’s Claude: maart 2023 (Claude 1) en januari 2024 (Claude 2)
  • Meta’s LLaMA: meestal rond 2023 voor de nieuwste versies (specifieke data kunnen variëren)

Veelgestelde vragen

Wat is een kennisafkapdatum in AI?

Een kennisafkapdatum is het laatste moment waarop de trainingsgegevens van een AI-model zijn bijgewerkt. Informatie na deze datum is niet opgenomen in de kennisbasis van het model.

Waarom hebben AI-modellen afkapdata?

Afkapdata helpen bij het beheren van gegevensvoorbereiding, zorgen voor modelstabiliteit, beheersen van rekencapaciteit en het onderhouden van versiebeheer tijdens de ontwikkeling van AI-modellen.

Is de deadline voor het AI-model hetzelfde als de afkapdatum?

Nee, een deadline verwijst naar de voltooiingsdatum van het project, terwijl een afkapdatum specifiek het einde aangeeft van het bijwerken van gegevens voor het trainen van het AI-model.

Wat zijn de kennisafkapdata voor populaire AI-modellen?

Bijvoorbeeld: OpenAI’s GPT-3.5 en GPT-4 (september 2021), Google’s Bard (mei 2023), Anthropic’s Claude (maart 2023 voor Claude 1, januari 2024 voor Claude 2), en Meta’s LLaMA (rond 2023 voor de nieuwste versies).

Probeer FlowHunt vandaag nog

Begin met het bouwen van je eigen AI-oplossingen met FlowHunt's no-code platform. Boek een demo om te zien hoe je chatbots kunt maken en workflows kunt automatiseren.

Boek een demo Probeer het nu

Meer informatie

Gebrek aan Data
Gebrek aan Data

Gebrek aan Data

Gebrek aan data verwijst naar onvoldoende gegevens voor het trainen van machine learning-modellen of voor uitgebreide analyses, wat de ontwikkeling van nauwkeur...

9 min lezen
AI Data Scarcity +5
Model Collapse
Model Collapse

Model Collapse

Model collapse is een fenomeen binnen kunstmatige intelligentie waarbij een getraind model na verloop van tijd achteruitgaat, vooral wanneer het vertrouwt op sy...

4 min lezen
AI Model Collapse +3
Modeldrift
Modeldrift

Modeldrift

Modeldrift, ook wel modelverval genoemd, verwijst naar de afname van de voorspellende prestaties van een machine learning model in de loop van de tijd door vera...

8 min lezen
AI Machine Learning +4