Автор: Талабуев Я.
Контекстне вікно — це одна з ключових характеристик усіх великих мовних моделей (Large Language Model, LLM) — таких, як ChatGPT, Claude, Gemini, Grok 3 і DeepSeek. Від цього параметра залежить, скільки інформації може запам’ятати й обробити модель, а отже, він сильно впливає на можливості чат-бота. Розповідаємо, що таке контекстне вікно в ШІ, як це працює і як використовується на практиці.
- Що таке контекстне вікно в ШІ та LLM
- Переваги великого контекстного вікна в ШІ
- Як розробникам вдається постійно збільшувати контекстне вікно?
- Підсумки: суть контекстного вікна в ШІ
Що таке контекстне вікно в ШІ та LLM
Почнемо з визначень — вони дуже важливі для розуміння подальшого тексту.
LLM (Large Language Model) — це базова модель глибокого навчання, яка може обробляти великі обсяги неструктурованого тексту. Тобто такого, в якому крім слів містяться числа, таблиці, списки, програмний код або текст, отриманий після попереднього розпізнавання аудіо, відео або зображень.
Завдання LLM — зрозуміти введений користувачем неструктурований текст і правильно відповісти на його запит. Щоб відповідь була точною, модель навчається на великих масивах даних. Це і дає їй змогу розуміти сенс написаного користувачем, знаходити закономірності та вибудовувати логічні зв’язки.
Навіть найпотужніша LLM не завжди може обробити текст цілком через обмеження — контекстне вікно. Дамо визначення і цьому терміну.
Контекстне вікно — це обсяг тексту, який велика мовна модель може одночасно утримувати в «оперативній пам’яті», поки опрацьовує запити увача.
Розмір контекстного вікна в ШІ вимірюють у токенах. Наприклад, якщо розмір вікна якоїсь моделі становить 10 000 токенів, то всі інші дані не враховуватимуться в аналізі та підготовці відповіді користувачеві. Але при цьому штучний інтелект не читає текст так, як це роблять люди — тобто не розрізняє значущість окремих частин тексту. Натомість він розбиває його на токени й обробляє їх послідовно.
Токен — це одиниця тексту, яку велика мовна модель сприймає як окремий елемент під час обробки запиту. Одиницею тексту може бути слово, частина слова, символ, пробіл.
У середньому на 100 токенів припадає 75 слів, але в різних моделях число може відрізнятися. Ось як, наприклад, виглядає розбивка на токени (або токенізація тексту) в токенізаторі для мовних моделей OpenAI.
Подивімося, скільки токенів у контекстному вікні ChatGPT. Стара модель ChatGPT-3 підтримує 2048 токенів, GPT-4o mini — вже 128 000 токенів, а GPT-4.1, GPT-4.1 minі та GPT-4.1 nano — взагалі до 1 млн токенів.
А ось який вигляд має список актуальних на момент написання статті LLM з найбільшими розмірами контекстного вікна:
| Модель | Розмір контекстного вікна (токенів) |
|---|---|
| Gemini 1.5 Pro | 2 000 000 |
| GPT-4.1 | 1 000 000 |
| Claude 3 Opus | 200 000 (до 1 000 000 для обраних клієнтів) |
| Claude 3.7 Sonnet | 200 000 |
| Gemini 2.5 Pro | 1 000 000 (планується розширення до 2 000 000) |
| Grok 3 | 128 000 |
| DeepSeek R1 | 130 000 |
| LLaMA 3.3 | 128 000 |
За інформацією IBM, 128 000 токенів минулого року стали новим галузевим стандартом. Цей обсяг інформації відповідає 250-сторінковій книзі без ілюстрацій, надрукованій звичайним шрифтом.
Переваги великого контекстного вікна в ШІ
Усе, що виходить за розміри контекстного вікна мовної моделі, вона відсікає і, відповідно, не враховує під час генерації відповіді. Тобто як працює контекстне вікно в ШІ: весь текст розбивається на токени, модель опрацьовує лише фіксовану кількість токенів, а решту запиту забуває. Часто при цьому модель ігнорує частину важливої інформації, особливо з середини довгого тексту, — це називається ефектом lost-in-the-middle.
Це обмеження відіграє важливу роль у тому, наскільки якісно LLM:
- відповідає на довгі запити користувачів;
- працює з багатошаровими діалогами;
- обробляє великі обсяги різнорідної інформації.
Моделі ШІ з великими розмірами контекстного вікна в ШІ забезпечують користувачеві низку важливих переваг.
- Обробка великих обсягів даних. Можна завантажити PDF-документ на кілька мегабайтів або навіть кілька, таблицю з безліччю сторінок, які заповнювалися роками, або великий шматок програмного коду.
- Зниження навантаження на користувача. Велике вікно дозволяє не редагувати вручну або не ділити дані на частини.
- Робота з мультимодальними даними. Тобто такими, які отримані з різних джерел.
Як пояснює експерт IBM Пін-Ю Чен, «з великим контекстним вікном ви можете вставити всі книги та корпоративні документи, які ви хочете, щоб модель опрацювала».
Як розробникам вдається постійно збільшувати контекстне вікно?
За короткий час розміри контекстного вікна мовної моделі збільшилися в десятки разів. Поки що вони обмежені конкретною кількістю токенів, але є ймовірність, що в якийсь момент цифри стануть не важливими — у діалогове вікно можна буде завантажувати скільки завгодно інформації.
А поки що причинами стрімкого збільшення розмірів контекстного вікна в ШІ можна назвати поліпшення роботи моделей з довгими текстами, нові навчальні вибірки та розвиток апаратного забезпечення. Також розробники експериментують з архітектурними підходами, такими як Position Interpolation і Rotary Embedding, щоб зробити роботу з довгим контекстом ефективнішою.
- Якщо раніше моделі ШІ погано справлялися з новими підказками, а фокус зміщувався в кінець або початок тексту, зараз це відбувається рідко, що підтверджує торішнє дослідження Google DeepMind.
- З’явилися нові навчальні вибірки, в яких тексти стали довшими й різноманітнішими, що допомагає ШІ краще орієнтуватися в об’ємних документах і працювати з даними різних типів одночасно.
- Більш потужне обчислювальне обладнання дає змогу обробляти великі обсяги даних швидше, точніше і з мінімальними затримками. Завдяки цьому відповіді виходять зв’язаними та осмисленими.
Обмеження та виклики
Велике контекстне вікно в ШІ — це не завжди добре. З найочевидніших проблем варто відзначити збільшення часу відповіді через величезні обсяги даних, які потрібно переслати й обробити. Синхронно зростає і вартість обробки кожного запиту, що не завжди обґрунтовано для конкретного завдання. Чому це важливо для користувача: у реальних завданнях занадто довгий контекст не завжди дає вигоду, але може сповільнити процес і підвищити витрати. Це особливо критично, коли важливі швидкість і обмежений бюджет — наприклад, у підтримці клієнтів або під час генерації звітів.
Експерт Colobridge:
«Контекстні вікна розміром в 1 млн токенів уже доступні, і це, очевидно, не межа. Бізнес може отримувати з цього додаткову цінність — як от більш релевантні відповіді, обробляти великі обсяги мультимодальних даних, автоматизувати складні процеси та швидше впроваджувати інновації. Однак дуже важливо знайти баланс між технічними можливостями та конкретними бізнес-запитами. А в цьому разі ефективнішими можуть бути кастомні моделі, навчені на ваших даних, які при цьому необов’язково вражають розмірами контекстного вікна в ШІ. У Bind Genius by Colobridge вже пропонують таке рішення: усю необхідну експертизу, технічну базу й обчислювальну платформу для того, щоб ви могли з мінімальними ресурсами використовувати машинне навчання і прогнозну аналітику для поліпшення клієнтського досвіду».
Підсумки: суть контекстного вікна в ШІ
- Модель обробляє тільки обмежену кількість токенів за раз.
- Усе, що виходить за межі вікна, не враховується.
- Токени — це не слова, а фрагменти тексту.
- Велике вікно дає змогу працювати з довгими текстами та даними.
- Чим більше вікно — тим вище навантаження, вартість і ризик втрат у середині.
- Розмір важливий, але головне — відповідність завданням.
Дізнатися більше про можливості AIaaS («штучний інтелект як сервіс») і продукту Bind Genius by Colobridge для підвищення ефективності маркетингових зусиль і продажів, можна у наших менеджерів.
