Автор: Талабуев Я.
Контекстное окно — это одна из ключевых характеристик всех больших языковых моделей (Large Language Model, LLM) — таких, как ChatGPT, Claude, Gemini, Grok 3 и DeepSeek. От этого параметра зависит, сколько информации может запомнить и обработать модель, а значит, он сильно влияет на возможности чат-бота. Рассказываем, что такое контекстное окно в ИИ, как это работает и как используется на практике.
- Что такое контекстное окно в ИИ и LLM
- Преимущества большого контекстного окна в ИИ
- Как разработчикам удается постоянно увеличивать контекстное окно?
- Итоги: суть контекстного окна в ИИ
Что такое контекстное окно в ИИ и LLM
Начнем с определений — они очень важны для понимания дальнейшего текста.
LLM (Large Language Model) — это базовая модель глубокого обучения, которая может обрабатывать большие объемы неструктурированного текста. То есть такого, котором помимо слов содержатся числа, таблицы, списки, программный код или текст, полученный после предварительного распознавания аудио, видео или изображений.
Задача LLM — понять введенный пользователем неструктурированный текст и правильно ответить на его запрос. Чтобы ответ был точным, модель обучается на больших массивах данных. Это и позволяет ей понимать смысл написанного пользователем, находить закономерности и выстраивать логические связи.
Даже самая мощная LLM не всегда может обработать текст целиком из-за ограничения — контекстного окна. Дадим определение и этому термину.
Контекстное окно — это объем текста, который большая языковая модель может одновременно удерживать в «оперативной памяти», пока обрабатывает запросы пользователя.
Размер контекстного окна в ИИ измеряют в токенах. Например, если размер окна какой-то модели составляет 10 000 токенов, то все остальные данные не будут учитываться в анализе и подготовке ответа пользователю. Но при этом искусственный интеллект не читает текст так, как это делают люди — то есть не различает значимость отдельных частей текста. Вместо этого она разбивает его на токены и обрабатывает их последовательно.
Токен — это единица текста, которую большая языковая модель воспринимает как отдельный элемент при обработке запроса. Единицей текста может быть слово, часть слово, символ, пробел.
В среднем на 100 токенов приходится 75 слов, но в разных моделях число может отличаться. Вот как, например, выглядит разбивка на токены (или токенизация текста) в токенизаторе для языковых моделей OpenAI.
Давайте посмотрим, сколько токенов в контекстном окне ChatGPT. Старая модель ChatGPT-3 поддерживает 2048 токенов, GPT-4o mini — уже 128 000 токенов, а GPT-4.1, GPT-4.1 mini и GPT-4.1 nano — и вовсе до 1 млн токенов.
А вот как выглядит список актуальный на момент написания статьи LLM с наибольшими размерами контекстного окна:
| Модель | Размер контекстного окна (токенов) |
|---|---|
| Gemini 1.5 Pro | 2 000 000 |
| GPT-4.1 | 1 000 000 |
| Claude 3 Opus | 200 000 (до 1 000 000 для избранных клиентов) |
| Claude 3.7 Sonnet | 200 000 |
| Gemini 2.5 Pro | 1 000 000 (планируется расширение до 2 000 000) |
| Grok 3 | 128 000 |
| DeepSeek R1 | 130 000 |
| LLaMA 3.3 | 128 000 |
По информации IBM, 128 000 токенов в прошлом году стали новым отраслевым стандартом. Этот объем информации соответствует 250-страничной книге без иллюстраций, напечатанной обычным шрифтом.
Преимущества большого контекстного окна в ИИ
Все, что выходит за размеры контекстного окна языковой модели, она отсекает и, соответственно, не учитывает при генерации ответа. То есть как работает контекстное окно в ИИ: весь текст разбивается на токены, модель обрабатывает лишь фиксированное количество токенов, а остальную часть запроса забывает. Часто при этом модель игнорирует часть важной информации, особенно из середины длинного текста, — это называется эффектом lost-in-the-middle.
Это ограничение играет важную роль в том, насколько качественно LLM:
- отвечает на длинные запросы пользователей;
- работает с многослойными диалогами;
- обрабатывает большие объемы разнородной информации.
Модели ИИ с большими размерами контекстного окна в ИИ обеспечивают пользователю ряд важных преимуществ.
- Обработка больших объемов данных. Можно загрузить PDF-документ на несколько мегабайт или даже несколько, таблицу с множеством листов, которые заполнялись годами, или большой кусок программного кода.
- Снижение нагрузки на пользователя. Большое окно позволяет не редактировать вручную или не делить данные на части.
- Работа с мультимодальными данными. То есть такими, которые получены из разных источников.
Как объясняет эксперт IBM Пин-Ю Чен, «с большим контекстным окном вы можете вставить все книги и корпоративные документы, которые вы хотите, чтобы модель обработала».
Как разработчикам удается постоянно увеличивать контекстное окно?
За короткое время размеры контекстного окна языковой модели увеличились в десятки раз. Пока они ограничены конкретным количеством токенов, но есть вероятность, что в какой-то момент цифры станут не важны — в диалоговое окно можно будет загружать сколько угодно информации.
А пока причинами стремительного увеличения размеров контекстного окна в ИИ можно назвать улучшение работы моделей с длинными текстами, новые обучающие выборки и развитие аппаратного обеспечения. Также разработчики экспериментируют с архитектурными подходами, такими как Position Interpolation и Rotary Embedding, чтобы сделать работу с длинным контекстом эффективнее.
- Если раньше модели ИИ плохо справлялись с новыми подсказками, а фокус смещался в конец или начало текста, сейчас это происходит редко, что подтверждает прошлогоднее исследование Google DeepMind.
- Появились новые обучающие выборки, в которых тексты стали длиннее и разнообразнее, что помогает ИИ лучше ориентироваться в объемных документах и работать с данными разных типов одновременно.
- Более мощное вычислительное оборудование позволяет обрабатывать большие объемы данных быстрее, точнее и с минимальными задержками. Благодаря этому ответы получаются связанными и осмысленными.
Ограничения и вызовы
Большое контекстное окно в ИИ — это не всегда хорошо. Из самых очевидных проблем стоит отметить увеличение времени ответа из-за огромных объемов данных, которые нужно переслать и обработать. Синхронно растет и стоимость обработки каждого запроса, что не всегда обосновано для конкретной задачи. Почему это важно для пользователя: в реальных задачах слишком длинный контекст не всегда дает выгоду, но может замедлить процесс и повысить затраты. Это особенно критично, когда важны скорость и ограниченный бюджет — например, в поддержке клиентов или при генерации отчетов.
Эксперт Colobridge:
«Контекстные окна размером в 1 млн токенов уже доступны, и это, очевидно, не предел. Бизнес может извлекать из этого дополнительную ценность — получать более релевантные ответы, обрабатывать большие объемы мультимодальных данных, автоматизировать сложные процессы и быстрее внедрять инновации. Однако очень важно найти баланс между техническими возможностями и конкретными бизнес-запросами. А в этом случае более эффективными могут быть кастомные модели, обученные на ваших данных и при этом необязательно впечатляющие размерами контекстного окна в ИИ. В Bind Genius by Colobridge уже предлагают такое решение: всю необходимую экспертизу, техническую базу и вычислительную платформу для того, чтобы вы могли с минимальными ресурсами использовать машинное обучение и прогнозную аналитику для улучшения клиентского опыта».
Итоги: суть контекстного окна в ИИ
- Модель обрабатывает только ограниченное количество токенов за раз.
- Все, что выходит за пределы окна, не учитывается.
- Токены — это не слова, а фрагменты текста.
- Большое окно позволяет работать с длинными текстами и данными.
- Чем больше окно — тем выше нагрузка, стоимость и риск потерь в середине.
- Размер важен, но главное — соответствие задачам.
Узнать больше о возможностях AIaaS («искусственный интеллект как сервис») и продукта Bind Genius by Colobridge для повышения эффективности маркетинговых усилий и продаж, можно у наших менеджеров.
