У світі великих мовних моделей (LLM), таких як GPT-3, GPT-4 від OpenAI, PaLM 2 від Google та багатьох інших, термін «контекстне вікно» (context window) став невід’ємною частиною розуміння їх можливостей та обмежень. Простими словами, контекстне вікно — це обсяг інформації, який модель може одночасно «бачити» та обробляти під час генерації відповіді. Уявіть собі, що це – фокус уваги моделі, її оперативна пам’ять. Все, що знаходиться всередині цього вікна, враховується; все, що зовні – ігнорується, за винятком випадків, коли ви спеціально подаєте інформацію повторно. Наприклад, якщо ви описуєте складне завдання, що складається з кількох етапів, і модель не може утримати всю інформацію одночасно, ви можете розбити опис на логічні блоки та подавати їх моделі по черзі.
Як вимірюється контекстне вікно?
Важливо розуміти, що контекстне вікно вимірюється не в символах або словах, а в *токенах*. Токен – це фрагмент тексту: це може бути частина слова, ціле слово або кілька символів. Процес розбиття тексту на токени називається токенізацією та зазвичай ґрунтується на методах BPE (Byte Pair Encoding) або уніграм. Співвідношення між токенами, символами та словами приблизне та залежить від мови та типу тексту. Наприклад, слово “предопределённый” може бути розбите на кілька токенів, тоді як слово “кіт” може бути одним токеном.
Наприклад, для англійської мови часто кажуть, що 1 токен приблизно дорівнює 4 символам або 0.75 словам. Однак, це лише грубе наближення. В українській мові, а особливо в технічних текстах або коді, ці співвідношення можуть значно змінюватися. Так, 1000 токенів можуть відповідати приблизно 750 словам в англійському тексті, але це число може бути меншим або більшим в українському, залежно від кількості складних слів та термінів. Наприклад, код на Python буде токенізований інакше, ніж художній текст українською мовою.
Наприклад:
- Приклад 1: 4096 токенів ≈ 16384 символи ≈ 3072 слова (приблизно, для англійського тексту. В українському тексті це співвідношення може бути іншим)
- Приклад 2: 8192 токенів ≈ 32768 символи ≈ 6144 слова (приблизно, для англійського тексту. В українському тексті це співвідношення може бути іншим, наприклад, 5000 слів, якщо текст насичений складними термінами)
Пам’ятайте, що ці значення – орієнтовні. Для точного визначення кількості токенів у вашому тексті краще використовувати спеціальні інструменти, наприклад, бібліотеку `tiktoken` для моделей OpenAI. В деяких онлайн-сервісах також є токенізатори, що дозволяють оцінити кількість токенів у вашому тексті перед відправкою запиту.
Обмеження контекстного вікна: підводні камені
Забування інформації
Головне обмеження – обмежений обсяг пам’яті. Коли контекстне вікно заповнюється, стара інформація «випадає» з поля зору моделі. Це означає, що модель може «забути» попередні частини тексту, що особливо критично при роботі з довгими документами або складними діалогами. Наприклад, при створенні довгого оповідання модель може забути деталі, згадані на початку, що вплине на цілісність та логічність сюжету.
Вплив на довжину відповіді
Контекстне вікно враховує як вхідний запит (промпт), так і генеруєму відповідь. Якщо ви запитуєте дуже довгу відповідь, це зменшує доступний простір для вхідних даних. Модель може почати «губити нитку» раніше, ніж ви очікуєте. Наприклад, запит на написання детального есе з обмеженим контекстним вікном може призвести до неповноцінної та нелогічної відповіді, оскільки модель не зможе утримати всі необхідні деталі та аргументи.
Вартість та продуктивність
Великі контекстні вікна вимагають більше обчислювальних ресурсів і, відповідно, коштують дорожче. Час обробки запиту також може збільшитися. Наприклад, використання моделі з контекстним вікном у 32768 токенів буде значно дорожче та повільніше, ніж робота з моделлю, що має вікно у 4096 токенів.
Проблема безпеки
Ширше контекстне вікно збільшує ймовірність «промпт-ін’єкцій» – зловмисних вбудовувань у текст. Це серйозна проблема безпеки, що вимагає додаткової уваги. Наприклад, зловмисник може сконструювати запит таким чином, щоб змусити модель згенерувати шкідливий код або контент, використовуючи можливості розширеного контекстного вікна.
Складність з довгими логічними ланцюжками
Навіть при великому контекстному вікні модель може «плутатися» у дуже довгих та складних логічних ланцюжках. В таких випадках необхідна структуризація даних: використання проміжних підсумків (рекапів), маркерів та змісту. Наприклад, при розв’язанні математичної задачі, що складається з багатьох кроків, модель може втратити послідовність дій, якщо не використовувати проміжні результати.
Не заміна зовнішньої бази знань
Контекстне вікно не є заміною для зовнішньої бази знань. Для роботи з великими обсягами даних та забезпечення актуальності інформації краще використовувати технології RAG (Retrieval-Augmented Generation), які поєднують пошук релевантних даних у векторних базах даних з генерацією тексту. Наприклад, якщо потрібно відповісти на питання, що вимагає пошуку інформації в інтернеті, використання RAG буде значно ефективніше, ніж спроба завантажити весь інтернет у контекстне вікно моделі.
Як ефективно використовувати контекстне вікно: практичні поради
- Чанкінг (Chunking): Розбийте великий документ на менші частини та обробляйте їх по черзі. Це дозволить моделі працювати з кожною частиною в межах її контекстного вікна. Наприклад, при обробці довгого роману, розбийте його на глави або навіть на менші фрагменти.
- Ієрархічна узагальнення: Спочатку створіть короткі витяги для кожної частини документа, а потім узагальніть ці витяги. Це дозволить зберегти суть інформації, не перевантажуючи модель. Наприклад, спочатку узагальніть кожен абзац, потім кожен розділ, а потім весь документ.
- Рухоме вікно (Sliding window): Використовуйте рухоме вікно для аналізу довгого тексту по частинах, з перекриттям між частинами для збереження контексту. Наприклад, при аналізі довгого логу, обробляйте його по фрагментах, з невеликим перекриттям між ними.
- RAG (Retrieval-Augmented Generation): Зберігайте документи у векторній базі даних та запитуйте релевантні уривки для включення у промпт. Наприклад, при відповіді на питання за юридичною документацією, RAG дозволить швидко знайти потрібні статті та параграфи.
- Використовуйте лічильники токенів: Перед відправкою запиту завжди перевіряйте кількість токенів, щоб уникнути перевищення ліміту. Багато бібліотек та API надають інструменти для цього.
- Скорочуйте допоміжні тексти: Замість довгих інструкцій використовуйте короткі, структуровані системні повідомлення та шаблони. Наприклад, замість довгого опису завдання, використовуйте чіткий та лаконічний запит.
- Фрагментування коду: При роботі з кодом відправляйте тільки контекст навколо проблемного місця, а не весь файл цілком. Наприклад, при налагодженні помилки, покажіть тільки релевантний фрагмент коду, а не весь проект.
Таблиця порівняння популярних моделей (приблизно)
Важливо: точні числа контекстних вікон можуть змінюватися залежно від версії моделі. Завжди звертайтеся до офіційної документації розробника.
| Модель | Контекстне вікно (токені) |
| GPT-3.5-turbo | 4 096 |
| GPT-4 | 8 192 (зазвичай), до 32 768 в turbo-варіантах |
| PaLM 2 (різні версії) | від 2 048 до 8 192 (орієнтовно) |
| GPT-5 | до 400 000 (API); ~256 000 в ChatGPT-інтерфейсі (Pro-версія) |
| Claude Sonnet 4 | до 1 000 000 токенів (в публічній бета-версії API) |
| Grok (Grok 3/4) | до 1 000 000 токенів (в публічній бета-версії API) |
| Grok 4 | 256 000 токенів |
| Gemini 2.5 Pro | 1 000 000 токенів (в producción); очікується до 2 000 000 незабаром |
Швидкий чек-лист
- Перед відправкою великого тексту – перевірте кількість токенів.
- Для збереження «пам’яті» – використовуйте ітеративне узагальнення та зберігайте його в базі даних.
- Для коду: відправляйте тільки контекст навколо помилки + мінімальний відтворюваний приклад.
- Для статей/книг: використовуйте RAG + chunking + хронологічні заголовки. Наприклад, розбийте книгу на глави, потім на розділи, використовуйте заголовки та підзаголовки, щоб допомогти моделі орієнтуватися.
- Якщо потрібен точний ліміт за конкретною моделлю – дивіться в її документацію.
Розуміння контекстного вікна та його обмежень – ключ до ефективної роботи з великими мовними моделями. Не забувайте експериментувати та знаходити оптимальні стратегії для ваших задач!