【GPT-Turbo】カットオフはステータス？ブラウジングではだめ？

GPT-4Turboの発表の際に、カットオフ日が2023年4月までとのこと。GPT-4のうちでも2021年９月までから2022年1までと確実に学習期間を盛り足しているなかで、とりあえずカットオフについてAIに聞いてみた。

カットオフとは

カットオフとはモデルのトレーニングデータセットにおいて、モデルが学習するデータの範囲を決める日付のことです。

 例えば、モデルのトレーニングデータセットのカットオフが2022年1月となっている場合、モデルは2022年1月までの情報を学習しますが、それ以降の情報は学習しません。

カットオフを設定する理由

モデルのトレーニングデータセットのカットオフを設定する理由は、以下のようなものがあります。

データの量と質

モデルを学習させるには、大量かつ質の高いデータが必要です。しかし、データは無限にあるわけではなく、また、収集や整理には時間やコストがかかります。そのため、ある時点でデータの収集を打ち切り、そのデータを用いてモデルを学習させる必要があります。

モデルの性能と効率

モデルを学習させるには、計算リソースや時間が必要です。データが多すぎると、モデルの学習にかかる時間が長くなり、また、過学習や過剰適合のリスクが高まります。データが少なすぎると、モデルの学習が不十分になり、また、未学習や過小適合のリスクが高まります。そのため、モデルの性能と効率のバランスを考えて、適切な量のデータを選択する必要があります。

モデルの目的と対象

モデルがどのような目的で、どのような対象に対して使用されるかによっても、トレーニングデータセットのカットオフは変わります。例えば、歴史的な事実に関するモデルであれば、古いデータでも問題ありませんが、最新のニュースに関するモデルであれば、新しいデータが必要です。また、一般的な知識に関するモデルであれば、幅広いデータが必要ですが、特定の分野に関するモデルであれば、深いデータが必要です。

以上のように、モデルのトレーニングデータセットのカットオフは、様々な要因によって決まります。モデルのトレーニングデータセットのカットオフを適切に設定することで、モデルの精度や汎用性を高めることができます。

カットオフはブラウジングでカバーできないのか？

カットオフから、現在（コマンド入力の時）までの情報の差は、ブラウジング機能でカバーできるのでしょうか。

カットオフから現在までの空白のカバー

ブラウジングで検索して把握できる情報であればカバーできるでしょうが、その際に、プロンプトに、「最新情報をもとに」などの指示が必要かもしれません。

また、検索で容易に把握できない情報や、逆に検索の最新情報が、入力者や世間に共有化されていない情報の場合、前提条件の違いから、望んだ回答が返ってこないことが考えられます。

風潮、概念のカバー

また、検索で把握できるような「情報」とは別に、世間の風潮や学習における観念の違いはブラウジングではカバーできないでしょう。

カットオフとブラウジング機能は、直接的な関係はありませんが、間接的に影響しあうことがあります。例えば、カットオフが古いと、モデルが学習したデータが現在の状況やトレンドと合わなくなる可能性があります。その場合、モデルが生成する回答が不適切や不自然になることがあります。

Youtubeなどのパーソナライズでは、それによってユーザーの満足度や感情が低下し、高評価やコメントなどの反応が減ることがあります。

それがパーソナライズデータのアルゴリズムに悪影響を与え、ブラウジング機能でのおすすめ動画に表示されにくくなるといったことがあります。

したがって、カットオフはブラウジング機能でカバーできないというよりは、ブラウジング機能に影響を与える可能性があるということです。カットオフを適切に設定することで、ブラウジング機能からの流入を増やすことができるかもしれません。