Привет друзья и посетители моего блога! В мире больших языковых моделей (LLM), таких как GPT-3, GPT-4 от OpenAI, PaLM 2 от Google и многих других, термин «контекстное окно» (context window) стал неотъемлемой частью понимания их возможностей и ограничений. Так что же такое контекстное окно простым языком? Контекстное окно — это объем информации, который модель может одновременно «увидеть» и обработать при генерации ответа. Представьте себе, что это – фокус внимания модели, её оперативная память. Всё, что находится внутри этого окна, учитывается; всё, что снаружи – игнорируется, за исключением случаев, когда вы специально подаёте информацию повторно. Например, если вы описываете сложную задачу, состоящую из нескольких этапов, и модель не может удержать всю информацию одновременно, вы можете разбить описание на логические блоки и подавать их модели по очереди.
Как измеряется контекстное окно?
Важно понимать, что контекстное окно измеряется не в символах или словах, а в токенах. Токен – это фрагмент текста: это может быть часть слова, целое слово или несколько символов. Процесс разделения текста на токены называется токенизацией и обычно основан на методах BPE (Byte Pair Encoding) или униграм. Соотношение между токенами, символами и словами приблизительное и зависит от языка и типа текста. Например, слово «предопределённый» может быть разбито на несколько токенов, в то время как слово «кот» может быть одним токеном.
Например, для английского языка часто говорят, что 1 токен приблизительно равен 4 символам или 0.75 словам. Однако, это лишь грубое приближение. В русском языке, а особенно в технических текстах или коде, эти соотношения могут значительно меняться. Так, 1000 токенов могут соответствовать примерно 750 словам в английском тексте, но это число может быть меньше или больше в русском, в зависимости от количества сложных слов и терминов. К примеру, код на Python будет токенизирован иначе, чем художественный текст на русском языке.
- Пример 1: 4096 токенов ≈ 16384 символов ≈ 3072 слова (приблизительно, для английского текста. В русском тексте это соотношение может быть другим)
- Пример 2: 8192 токенов ≈ 32768 символов ≈ 6144 слова (приблизительно, для английского текста. В русском тексте это соотношение может быть другим, например, 5000 слов, если текст насыщен сложными терминами)
Помните, что эти значения – ориентировочные. Для точного определения количества токенов в вашем тексте лучше использовать специальные инструменты, например, библиотеку tiktoken для моделей OpenAI. В некоторых онлайн-сервисах также есть токенизаторы, позволяющие оценить количество токенов в вашем тексте перед отправкой запроса.
Ограничения контекстного окна: подводные камни
Забывание информации
Главное ограничение – ограниченный объем памяти. Когда контекстное окно заполняется, старая информация «выпадает» из поля зрения модели. Это означает, что модель может «забыть» предыдущие части текста, что особенно критично при работе с длинными документами или сложными диалогами. Например, при создании длинного повествования модель может забыть детали, упомянутые в начале, что повлияет на целостность и логичность сюжета.
Влияние на длину ответа
Контекстное окно учитывает как входной запрос (промпт), так и генерируемый ответ. Если вы запрашиваете очень длинный ответ, это уменьшает доступное пространство для входных данных. Модель может начать «терять нить» раньше, чем вы ожидаете. Например, запрос на написание подробного эссе с ограниченным контекстным окном может привести к неполному и нелогичному ответу, так как модель не сможет удержать все необходимые детали и аргументы.
Стоимость и производительность
Большие контекстные окна требуют больше вычислительных ресурсов и, соответственно, стоят дороже. Время обработки запроса также может увеличиться. Например, использование модели с контекстным окном в 32768 токенов будет значительно дороже и медленнее, чем работа с моделью, имеющей окно в 4096 токенов.
Проблема безопасности
Более широкое контекстное окно увеличивает вероятность «промпт-инъекций» – злонамеренных встраиваний в текст. Это серьёзная проблема безопасности, требующая дополнительного внимания. Например, злоумышленник может сконструировать запрос таким образом, чтобы заставить модель сгенерировать вредоносный код или контент, используя возможности расширенного контекстного окна.
Сложности с длинными логическими цепочками
Даже при большом контекстном окне модель может «путаться» в очень длинных и сложных логических цепочках. В таких случаях необходима структуризация данных: использование промежуточных итогов (рекапов), маркеров и оглавлений. Например, при решении математической задачи, состоящей из множества шагов, модель может потерять последовательность действий, если не использовать промежуточные результаты.
Не замена внешней базы знаний
Контекстное окно не является заменой для внешней базы знаний. Для работы с большими объемами данных и обеспечения актуальности информации лучше использовать технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation), которые сочетают поиск релевантных данных в векторных базах данных с генерацией текста. Например, если нужно ответить на вопрос, требующий поиска информации в интернете, использование RAG будет значительно эффективнее, чем попытка загрузить весь интернет в контекстное окно модели.
Как эффективно использовать контекстное окно: практические советы
- Чанкинг (Chunking): Разделите большой документ на меньшие части и обрабатывайте их по очереди. Это позволит модели работать с каждой частью в пределах её контекстного окна. Например, при обработке длинного романа, разделите его на главы или даже на более мелкие фрагменты.
- Иерархическая суммаризация: Сначала создайте краткие выжимки для каждой части документа, а затем суммируйте эти выжимки. Это позволит сохранить суть информации, не перегружая модель. Например, сначала суммируйте каждый абзац, затем каждый раздел, а затем весь документ.
- Скользящее окно (Sliding window): Используйте скользящее окно для анализа длинного текста по частям, с перекрытием между частями для сохранения контекста. Например, при анализе длинного лога, обрабатывайте его по фрагментам, с небольшим перекрытием между ними.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Храните документы в векторной базе данных и запрашивайте релевантные отрывки для включения в промпт. Например, при ответе на вопросы по юридической документации, RAG позволит быстро найти нужные статьи и параграфы.
- Используйте токен-счётчики: Перед отправкой запроса всегда проверяйте количество токенов, чтобы избежать превышения лимита. Многие библиотеки и API предоставляют инструменты для этого.
- Сокращайте вспомогательные тексты: Вместо длинных инструкций используйте короткие, структурированные системные сообщения и шаблоны. Например, вместо длинного описания задачи, используйте четкий и лаконичный запрос.
- Фрагментирование кода: При работе с кодом отправляйте только контекст вокруг проблемного места, а не весь файл целиком. Например, при отладке ошибки, покажите только релевантный фрагмент кода, а не весь проект.
Таблица сравнения популярных моделей (приблизительно)
Важно: точные числа контекстных окон могут меняться в зависимости от версии модели. Всегда сверяйтесь с официальной документацией разработчика.
| Модель | Контекстное окно (токены) |
| GPT-3.5-turbo | 4 096 |
| GPT-4 | 8192 (обычно), до 32768 в turbo-вариантах |
| PaLM 2 (разные версии) | от 2 048 до 8 192 (ориентировочно) |
| GPT-5 | до 400000 (API); ~256 000 в ChatGPT-интерфейсе (Pro-версия) |
| Claude Sonnet | 4 до 1 000 000 токенов (в публичной бета-версии API) |
| Grok (Grok 3/4) | до 1 000 000 токенов (в публичной бета-версии API) |
| Grok 4 | 256 000 токенов |
| 256 000 токенов | 1 000 000 токенов (в производстве); ожидается до 2 000 000 скоро |
Быстрый чек-лист
- Перед отправкой большого текста – проверьте количество токенов.
- Для сохранения «памяти» – используйте итеративную суммаризацию и храните её в базе данных.
- Для кода: отправляйте только контекст вокруг ошибки + минимальный воспроизводимый пример.
- Для статей/книг: используйте RAG + chunking + хронологические заголовки. Например, разбейте книгу на главы, затем на разделы, используйте заголовки и подзаголовки, чтобы помочь модели ориентироваться.
- Если нужен точный лимит по конкретной модели – смотрите в её документацию.
Понимание контекстного окна и его ограничений – ключ к эффективной работе с большими языковыми моделями. Не забывайте экспериментировать и находить оптимальные стратегии для ваших задач! Буду рад если вы немного поделитесь своим опытом в комментариях о вашей работе к «контекстным окном» любой LLM. Интересно знать, с каким онраничением вам пришлось столкнуться и какой у вас появился новый опыт. Это юудет полезно мне и читателям моего блога.