지식 컷오프
한 줄 정의
LLM이 학습한 데이터의 가장 최신 시점을 가리키는 개념으로, AI가 우리 최신 가격·정책·신제품을 모를 수 있다는 한계의 출처입니다.
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Knowledge Cutoff는 LLM이 사전학습 데이터로 흡수한 정보의 마지막 시점입니다. 모델 카드에 '2024년 7월 기준' 같은 식으로 명시되는데, 그 이후에 일어난 일은 모델이 모르거나 잘못 추측합니다. 새 모델이 나오면 컷오프가 갱신되지만, 항상 몇 달~1년 정도 시차가 있습니다.
마케팅 관점에서 의미 있는 포인트는 단순합니다. 우리가 어제 가격 정책을 바꿨거나 신제품을 출시했다면, AI는 한참 동안 옛 정보를 답변할 수 있습니다. 사용자가 ChatGPT에 'XX 브랜드 가격'을 물었을 때 6개월 전 가격이 나오는 시나리오는 흔합니다.
이 한계를 메우는 길은 두 갈래입니다. 하나는 RAG·웹 검색이 붙은 표면(ChatGPT Search, Perplexity)에 우리 사이트가 잘 잡히게 만드는 것, 다른 하나는 위키피디아·언론·자사 신뢰 페이지에 정확한 최신 정보가 빠르게 반영되도록 운영하는 것입니다.
관련 용어
사전학습
방대한 텍스트 데이터로 LLM의 기본 언어 능력을 처음부터 학습시키는 단계로, 모델이 '세상 지식'을 흡수하는 핵심 과정입니다.
LLMRAG
LLM이 답하기 전에 외부 문서나 검색 결과를 가져와 근거로 활용하는 구조로, ChatGPT Search·Perplexity 같은 AI 검색 답변의 핵심 기법입니다.
LLMLLM
방대한 텍스트 데이터로 학습돼 사람의 언어를 이해하고 생성하는 대규모 신경망 모델로, ChatGPT·Claude·Gemini의 기반이 됩니다.
GEO·AEOPerplexity
검색 결과를 답변 형태로 정리하면서 모든 문장에 출처를 다는 'Answer Engine'으로, GEO 측정의 기준 표면으로 자주 쓰입니다.
GEO·AEOAI Overview
구글 검색 결과 상단에 AI가 생성한 요약 답변을 띄우는 기능으로, 클릭 없이 정보가 소비되는 대표적인 표면입니다.
우리 브랜드는 AI 답변에 어떻게 등장하고 있을까요?
Villion은 ChatGPT·Perplexity·AI Overview에서 브랜드 인용 현황을 진단하고, 인용률과 언급 점유율을 끌어올리는 작업을 자동화합니다.
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