截止日期存在是因為訓練資料必須在訓練開始之前被收集、清理和處理——這個過程需要數週到數月。2025 年發布的模型可能有 2024 年底的訓練資料截止日期。截止日期和發布之間的差距代表處理時間。一些提供者透過對更近期資料的微調進行額外的「知識更新」，但這些通常是狹窄的（新聞事件、產品發布），而非全面的。
截止日期並不完全乾淨。訓練資料通常包含在一段日期範圍內發布的內容，而網路爬取可能包含在不同時間最後更新的頁面。模型可能知道其「官方」截止日期之後的一些事情，因為資料收集有重疊。它也可能在截止日期之前的知識上有空白，如果某些來源沒有被包含。截止日期是一個粗略的指南，而不是精確的邊界。
三種方法解決截止日期限制：RAG（檢索當前文件並將其包含在提示中）、網路搜尋工具（讓模型搜尋當前資訊）、以及定期模型更新（在近期資料上重新訓練或微調）。在實踐中，大多數生產應用程式使用 RAG 或工具使用，而不是僅依賴模型的內部知識，即使對於訓練期間內的資訊也是如此，因為模型的參數知識即使對於它「知道」的事情也可能不精確。