Context window — بڑے لغوی ماڈلز میں سیاق و سباق کی کھڑکی

From Systems analysis Wiki
Jump to navigation Jump to search

سیاق و سباق کی کھڑکی (Context Window) بڑے لغوی ماڈلز (LLM) میں متنی معلومات کی وہ زیادہ سے زیادہ مقدار (token میں) ہے جسے ماڈل جواب تیار کرتے وقت مدنظر رکھ سکتا ہے[1]۔ دوسرے الفاظ میں، یہ ماڈل کی ایک قسم کی «عملی یادداشت» ہے جو یہ طے کرتی ہے کہ وہ بیک وقت کتنے متن کو — بشمول صارف کی اصل درخواست اور ماڈل کے پہلے تیار کردہ جملوں کے — سیاق و سباق میں رکھ سکتا ہے[1]۔ سیاق و سباق کی کھڑکی کا حجم token میں ناپا جاتا ہے — یہ متن کی فرضی اکائیاں ہیں (الفاظ، ان کے ٹکڑے یا حروف) جن میں ان پٹ کو ماڈل کے ذریعے پروسیسنگ کے لیے تقسیم کیا جاتا ہے[1]۔ سیاق و سباق کی کھڑکی کی لمبائی پر براہ راست تیار کردہ جوابات کی ہم آہنگی اور مطابقت کا انحصار ہوتا ہے: بڑا سیاق و سباق ماڈل کو سابقہ معلومات کو بہتر طور پر مدنظر رکھنے، طویل مکالموں کی تفصیلات یاد رکھنے اور لمبی دستاویزات کے ساتھ کام کرتے وقت مفہوم نہ کھونے میں مدد دیتا ہے[1]۔

سیاق و سباق کی کھڑکی کے حجم کا ارتقاء

پہلے transformer لغوی ماڈلز کی سیاق و سباق کی کھڑکی نسبتاً چھوٹی تھی۔ مثال کے طور پر، 2018-2019 میں سیاق و سباق کی زیادہ سے زیادہ لمبائی تقریباً 512-1024 token تھی[2]۔ ماڈل GPT-3 (2020) بیک وقت 2048 token تک پروسیس کرتا تھا[2]۔ ChatGPT کے ابتدائی دور (2022) میں سیاق و سباق کی حد تقریباً 4000 token (تقریباً 3000 الفاظ) تھی، جس سے گفتگو کی لمبائی محدود ہو جاتی تھی — تقریباً 3000 الفاظ سے زیادہ ہونے پر chatbot «بھٹکنے» اور موضوع سے ہٹ کر غلط باتیں کرنے لگتا تھا[1]۔

جدید اعلیٰ ماڈلز نے اس حد کو نمایاں طور پر بڑھا دیا ہے: مثلاً GPT-4 8192 اور 32,768 token کی کھڑکی والی اقسام میں دستیاب ہے[1]، جبکہ کمپنی Anthropic کے ماڈل Claude کو 2023 میں 100,000 token (تقریباً 75 ہزار الفاظ، یعنی متن کی کئی سو صفحات) کی کھڑکی ملی[3]۔ 2024 تک تقریباً 128 ہزار token کے سیاق و سباق والے ماڈلز سامنے آئے (مثلاً Meta کا LLaMA 3.1)[2] اور یہاں تک کہ 10 لاکھ token تک (Google Gemini 1.5 Pro)[2]۔ 2025 میں LLAMA 4 Scout کا اعلان کیا گیا جس کی سیاق و سباق کی کھڑکی ریکارڈ ایک کروڑ token تک ہے[4]، جو متن کی دسیوں ہزار صفحات کے برابر ہے[5]۔ تاہم اتنی انتہائی اقدار کافی حد تک نظریاتی ہیں: میموری اور تربیتی ڈیٹا کی پابندیاں ماڈل کو عملی طور پر پورے ایک کروڑ کے سیاق و سباق کو مکمل طور پر استعمال کرنے نہیں دیتیں[5]۔ پھر بھی، سیاق و سباق کی کھڑکی بڑھانے کی دوڑ LLM کی ترقی کا ایک نیا مرحلہ بن گئی ہے، جو ماڈلز کے پیرامیٹرز کی تعداد میں اضافے جتنی اہم ہے[1]۔

ذیل میں کچھ ماڈلز کی زیادہ سے زیادہ سیاق و سباق کی لمبائی کی مثالیں دی گئی ہیں:

  • GPT-3 – تقریباً 2048 token تک[2]
  • GPT-4 – 8192 token (معیاری ورژن) اور توسیعی ورژن میں 32,768 تک[1]
  • Anthropic Claude – 100,000 token تک[3]
  • LLaMA 3.1 – 128,000 token تک[2]
  • Google Gemini 1.5 Pro – 1,000,000 token تک[2]
  • Meta LLAMA 4 Scout – 10,000,000 token تک اعلان کیا گیا[4]

سیاق و سباق کی کھڑکی میں اضافہ ماڈلز کی صلاحیتوں کو بنیادی طور پر وسیع کر دیتا ہے[3]۔ اگر 32 ہزار token تقریباً 50 صفحات متن کے برابر ہیں، تو 100 ہزار token تقریباً 75 ہزار الفاظ کے برابر ہیں[3]۔ ماڈل چند سیکنڈوں میں اتنا حجم پروسیس کر سکتا ہے — مثلاً پورا ناول یا تکنیکی رپورٹ تجزیہ کر کے ضروری تفصیلات نکال سکتا ہے[3]۔ اس طرح طویل سیاق و سباق والے ماڈلز پوری کتابیں، دستاویزات کے بڑے مجموعے یا طویل مکالمے یادداشت میں رکھ سکتے ہیں، جس سے نئے استعمال کے مواقع کھلتے ہیں — تفصیلی خلاصہ نویسی اور دستاویزات میں سوال و جواب کے تجزیے سے لے کر سورس کوڈ کے بڑے حصوں کے ساتھ کام تک۔

طویل سیاق و سباق کی پابندیاں اور مسائل

سیاق و سباق کی کھڑکی بڑھانا سنجیدہ تکنیکی اور عملی چیلنجوں سے جڑا ہے[1]۔ ان میں سب سے اہم — حسابی پیچیدگی کا ترکیبی اضافہ ہے[1]۔ transformer میں self-attention کا میکانزم ترتیب کی لمبائی کے لحاظ سے مربع پیچیدگی رکھتا ہے: سیاق و سباق کی لمبائی دوگنی کرنے پر درکار میموری اور حسابات تقریباً چار گنا بڑھ جاتے ہیں[1]۔ مثلاً 1024 token سے 4096 token تک کا سفر نظریاتی طور پر وسائل کی لاگت تقریباً 16 گنا بڑھا دیتا ہے[1]۔ اس سے تربیت کے مرحلے (جہاں GPU میموری اور تربیتی وقت کی پابندیوں کی وجہ سے بہت لمبی ترتیبیں استعمال کرنا مشکل ہے) اور ماڈل کے استعمال کے مرحلے — دونوں پر پابندیاں عائد ہوتی ہیں — طویل درخواستیں جواب کی تیاری کو نمایاں طور پر سست کر دیتی ہیں اور تجارتی API کے استعمال پر لاگت بڑھا دیتی ہیں[2]۔ ان پٹ token کی پروسیسنگ پر عموماً فیس لی جاتی ہے، اس لیے ماڈل کو دیے گئے لمبے متون جواب کی لاگت میں براہ راست اضافہ کرتے ہیں[2]۔

معلوماتی بوجھل پن — ایک اور اہم عنصر ہے[2]۔ اگرچہ بڑی کھڑکی ماڈل کو زیادہ ڈیٹا فراہم کرتی ہے، لیکن تفصیلات کی زیادتی اس بات کا سبب بن سکتی ہے کہ ماڈل "شور" میں اصل بات کو الگ نہ کر سکے[2]۔ تحقیقات سے پتہ چلتا ہے کہ جدید LLM متعلقہ معلومات کو غیر یکساں طور پر قبول کرتے ہیں: وہ طویل سیاق و سباق کے ان پٹ کے شروع یا آخر میں موجود حقائق پر زیادہ توجہ دیتے ہیں (primacy اور recency اثرات)، اور بڑی دستاویز کے وسط سے معلومات نکالنے میں بہت کمزور ہوتے ہیں[6]۔ prompt کو غیر ضروری تفصیلات سے بھرنا جواب کی درستگی کم کر سکتا ہے[6]۔ اس طرح ایک خاص حد کے بعد سیاق و سباق کا حجم بڑھانا نقصاندہ ہو سکتا ہے[2]۔ اس کا عملی نتیجہ یہ سفارش ہے کہ طویل درخواست میں صرف واقعی ضروری ڈیٹا شامل کیا جائے اور سیاق و سباق کو اس طرح ترتیب دیا جائے کہ اہم معلومات پیغام کے شروع (یا آخر) کے قریب ہو[1]۔

اس کے علاوہ، عملی طور پر کھڑکی کی اسمی لمبائی اور اس لمبائی کے درمیان فرق سامنے آیا جسے ماڈل مؤثر طریقے سے استعمال کرتا ہے[7]۔ بہت سے ماڈل پوری دستیاب لمبائی کے ساتھ یکساں طور پر اچھا کام نہیں کر سکتے — ان کی مؤثر سیاق و سباق کی گہرائی زیادہ سے زیادہ سے کافی کم ہے[7]۔ مثلاً LLaMA 3.1 ماڈل میں، جو 128k سیاق و سباق پر تربیت یافتہ ہے، ٹیسٹوں میں شروع سے تقریباً 64k token سے آگے موجود معلومات عملاً جوابات پر اثر نہیں ڈالتی تھیں[7]۔ مجموعی طور پر زیادہ تر کھلے LLM کے لیے یہ نوٹ کیا گیا ہے کہ ان کی اصل مؤثر یادداشت مقررہ سیاق و سباق کی لمبائی کے نصف سے کم ہے[7]۔ محققین اسے تربیت کی خصوصیات سے جوڑتے ہیں: یہاں تک کہ اگر ماڈل باضابطہ طور پر لمبی ترتیبوں پر تربیت پاتا ہے، تو بہت دور کی پوزیشنیں ڈیٹا میں ابتدائی پوزیشنوں کے مقابلے بہت کم ملتی ہیں، جس کی وجہ سے ماڈل کھڑکی کے آخری حصے پر کم تربیت یافتہ رہتا ہے[7]۔ عام کارپس میں بہت لمبی ترتیبوں کی تعدد کا اضمحلال ہوتا ہے[7]۔ پوزیشنوں کی یہ «بائیں طرف جھکی ہوئی» تقسیم اس بات کا سبب بنتی ہے کہ ماڈل قریبی سیاق و سباق کو دور کے سیاق و سباق سے بہت بہتر سیکھتا ہے[7]۔ حل میں تربیتی ڈیٹا کا زیادہ محتاط انتخاب اور لیبلنگ، نیز کم تربیت یافتہ پوزیشنوں کو پورا کرنے کے خصوصی طریقے شامل ہو سکتے ہیں[7]۔ مجموعی طور پر اس پابندی پر قابو پانا ایک فعال تحقیقی شعبہ ہے[7]۔

سیاق و سباق کی کھڑکی بڑھانے کے طریقے

LLM کی سیاق و سباق کی کھڑکی کو بڑھانے کے لیے تعمیراتی اور الگورتھمی بہتریوں کے مجموعے کی ضرورت ہے۔ جدید تحقیق میں استعمال ہونے والی بنیادی سمتیں درج ذیل ہیں:

  • طویل ترتیبوں پر تربیت[2]۔ واضح طریقہ یہ ہے کہ ماڈل کو مطلوبہ سیاق و سباق کی لمبائی کے مقابل تربیتی مثالیں فراہم کی جائیں۔ لمبائی کے لحاظ سے curriculum learning کا عمل: تربیت کے دوران متون کا حجم تدریجی طور پر بڑھانا[2]۔ gradient accumulation اور ڈیٹا کی خاص پیشگی پروسیسنگ جیسے طریقے بھی استعمال کیے جاتے ہیں[2]۔
  • attention میکانزم کی اصلاح[2]۔ چونکہ معیاری self-attention مربع لاگت رکھتا ہے، متبادل فعال طور پر تحقیق کیے جا رہے ہیں: sparse attention، sliding window، سیاق و سباق کی کثیر الجہتی تقسیم وغیرہ[2]۔ مثال کے طور پر، Ring Attention — IBM کی تجویز کردہ attention اصلاح کا طریقہ جو لمبی ترتیبوں میں حسابی بوجھ کم کرتا ہے[1]۔ IBM Granite ماڈل میں ring attention کے اضافے نے سیاق و سباق کو نمایاں طور پر بڑھانے کی اجازت دی[1]۔
  • positional encoding کی بہتری[2]۔ transformer کا ایک اہم حصہ token کی پوزیشنوں کو encode کرنے کا طریقہ ہے[2]۔ کلاسک absolute positional encoder تربیت کی لمبائی سے آگے extrapolate کرنے میں کمزور ہوتے ہیں[2]۔ اس لیے طویل سیاق و سباق کے لیے relative positions اور دیگر طریقے استعمال کیے جاتے ہیں[2]۔ مثلاً Granite ماڈل نے 128k سیاق و سباق والے ورژن میں absolute position سے relative position پر مبنی token encoding کی طرف منتقلی اختیار کی[1]۔ Rotary Positional Encoding (RoPE) وسیع پیمانے پر استعمال ہوتا ہے[2]، جو دور کے token کے باہمی تعلق کو بہتر طور پر محفوظ رکھتا ہے اور سیاق و سباق کو scale کرنے کی اجازت دیتا ہے[2]۔ ایک اور طریقہ — Attention with Linear Biases (ALiBi) — attention میکانزم میں بڑے فاصلوں کے لیے خطی بڑھتا ہوا انحراف متعارف کراتا ہے[2]۔ ایسے طریقوں کا مجموعہ — مثلاً RoPE کی بنیادی فریکوئنسی کا scaling (جیسا کہ LLaMA 3 میں لاگو کیا گیا) — ابھی استعمال کیا جاتا ہے تاکہ ماڈلز 100k+ token کی کھڑکی کو سپورٹ کر سکیں[7]۔
  • یادداشت اور سیاق و سباق کا compression[1]۔ متبادل راستہ — کھڑکی کی لمبائی براہ راست بڑھانے کے بجائے طویل ان پٹ کو مختصراً پیش کرنا[1]۔ مثلاً IBM کی ایک ٹیکنالوجی یہ ہے کہ ماڈل کسی دوسرے LLM کی مدد سے طویل متن کی compressed representation (خلاصہ) تیار کرتا ہے[5]۔ ایک اور طریقہ — بیرونی طویل مدتی یادداشت یا knowledge base سے جوڑنا: ماڈل اہم حقائق اپنی سیاق و سباق کی کھڑکی سے باہر محفوظ رکھتا ہے اور ضرورت پڑنے پر انہیں لوڈ کرتا ہے[5]۔ یہ آخری طریقہ retrieval-augmented generation (RAG) کے نام سے مشہور طریقوں کی شکل میں آگے بڑھا[5]۔

یہ نوٹ کرنا اہم ہے کہ درج کردہ ہر حکمت عملی کی اپنی قیمت ہے[2]۔ لمبے سیاق و سباق پر تربیت بے پناہ حسابی وسائل اور احتیاط سے منتخب ڈیٹا کا تقاضا کرتی ہے[2]۔ attention اور position کے نئے میکانزم ماڈل کے ڈھانچے کو پیچیدہ بناتے ہیں اور بعض اوقات مختصر متون پر معیار کم کر دیتے ہیں[2]۔ اس لیے انجینئرز کو کھڑکی کے حجم، تربیت کے استحکام اور ماڈل کی حتمی کارکردگی کے درمیان محتاط توازن قائم کرنا پڑتا ہے[2]۔

بڑے سیاق و سباق بمقابلہ معلومات نکالنا (RAG)

LLM میں زیادہ سے زیادہ سیاق و سباق کا سیکڑوں ہزار اور اس سے زیادہ token تک بڑھنا اس بحث کا سبب بنا کہ ماڈل کی اتنی صلاحیتوں کے ساتھ کیا بیرونی knowledge base اور تلاش کے الگورتھم کی ضرورت ہے[1]۔ اگر تمام متعلقہ معلومات براہ راست سیاق و سباق کی کھڑکی میں سما جائیں، تو ماڈل نظریاتی طور پر بیرونی ذرائع کی طرف رجوع کیے بغیر جواب دے سکتا ہے[1]۔ کچھ محققین کا خیال ہے کہ کھڑکی کے بڑھنے کے ساتھ retrieval-augmented generation (RAG) جیسے طریقے، جہاں ماڈل کو پہلے سے database سے نکالے گئے متون ملتے ہیں، غیر متعلق ہو سکتے ہیں[1]۔ اس کی حمایت میں یہ دلیل دی جاتی ہے کہ نکالنے کے مرحلے پر معلومات کا نقصان ہوتا ہے: تلاش صرف چند top دستاویزات واپس کرتی ہے، جبکہ «prompt stuffing» (درخواست میں ڈیٹا کا براہ راست شامل کرنا) ماڈل کو تمام سیاق و سباق کی معلومات یکجا فراہم کر دیتا ہے[1]۔ IBM کے محقق Pin-Yu Chen کا کہنا ہے کہ اگر تمام ضروری کتابیں اور دستاویزات ماڈل میں ایک ساتھ لوڈ کی جا سکتی ہوں تو کوئی بھی RAG کی ترتیب میں وقت نہیں لگانا چاہے گا[1]۔

تاہم مخالف نقطہ نظر یہ ہے کہ بہت بڑی کھڑکی بھی RAG کی ضرورت کو ختم نہیں کرتی[1]۔ IBM اور دیگر ماہرین کے نمائندے اس بات پر زور دیتے ہیں کہ ڈیٹا کی تازگی اور اس پر کنٹرول ایک سنجیدہ مسئلہ رہتا ہے[5]۔ بہت بڑے سیاق و سباق والا ماڈل بھی وہ بات نہیں جانتا جو اس کے تربیتی ڈیٹا میں نہیں تھی — مثلاً آج کی خبریں[5]۔ تازہ معلومات کو درخواست پر فوری طور پر شامل کرنے کے لیے retriever کا میکانزم ضروری ہے[5]۔ اس کے علاوہ، کاروباری ایپلیکیشنز میں RAG محفوظ ذخیروں سے منتخب طور پر حقائق نکالنے، رسائی کے حقوق کا احترام کرنے اور غیر ضروری خفیہ ڈیٹا ظاہر نہ کرنے کی اجازت دیتا ہے[5]۔ بالآخر، اقتصادی پہلو بھی اہم ہے: لاکھوں token کی پروسیسنگ مہنگی ہے، اور اکثر یہ زیادہ معقول ہوتا ہے کہ پہلے چند واقعی متعلقہ اقتباسات تلاش کیے جائیں (سیاق و سباق مختصر کر کے) بجائے اس کے کہ ہر بار ماڈل کو ہزار صفحات کا ان پٹ پڑھایا جائے[1]۔ ان وجوہات سے RAG ابھی AI ایپلیکیشنز کا ایک اہم جزء بنا ہوا ہے[5]، اور بڑی سیاق و سباق کی کھڑکیوں کو محتاطی سے استعمال کرنے کی سفارش کی جاتی ہے[5]۔ غالباً ہائبرڈ طریقے — توسیع شدہ سیاق و سباق (کثرت سے استعمال ہونے والے ڈیٹا کو cache کی شکل میں رکھنے کے لیے، Cache-Augmented Generation) اور بیرونی ذرائع سے نئے علم کی منتخب نکالنے کا مجموعہ — بہترین ڈھانچہ ثابت ہوں گے[8][8]۔

استعمال اور مستقبل کی امکانات

دستیاب سیاق و سباق کا بڑھنا لغوی ماڈلز سے حل ہونے والے کاموں کے دائرے کو نمایاں طور پر وسیع کر دیتا ہے۔ طویل دستاویزات کا خلاصہ اور تجزیہ — ایک فوری اطلاق ہے[3]۔ 100k token کی کھڑکی والا ماڈل ایک درخواست میں ضخیم رپورٹ، کتاب یا تکنیکی دستاویز پڑھ کر اس پر خلاصہ یا سوالوں کے جواب دے سکتا ہے[3]۔ یہ قانون (معاہدوں کا تجزیہ اور خلاصہ)، سائنس (ادبیات کا خودکار جائزہ)، کاروباری تجزیہ میں استعمال ہوتا ہے۔ مثلاً Claude نے ناول «The Great Gatsby» (~72,000 token) کو مکمل طور پر کامیابی سے پروسیس کیا اور سیکنڈوں میں متن میں نکتہ وار تبدیلیاں نشاندہی کر سکا[3]۔

طویل مکالموں کی حمایت[2]۔ chatbot کے لیے بڑا سیاق و سباق درجنوں اور سینکڑوں جوابات یاد رکھنے کی صلاحیت کا مطلب ہے[2]۔ توسیع شدہ کھڑکی گفتگو میں وسیع حوالہ جاتی ڈیٹا شامل کرنے کی بھی اجازت دیتی ہے[2]۔

پروگرامنگ اور کوڈ کے ساتھ کام[8]۔ سورس کوڈ کے تجزیے سے متعلق کاموں میں طویل سیاق و سباق خاص طور پر قیمتی ثابت ہوا ہے[8]۔ کوڈ اکثر کئی فائلوں میں پھیلا ہوتا ہے؛ درست جواب دینے کے لیے ماڈل کو code base کا جتنا زیادہ ممکن ہو حصہ «دیکھنا» ضروری ہے[8]۔ IBM کی تحقیق سے پتہ چلا کہ سیاق و سباق بڑھانے سے code generation کے کاموں میں ماڈلز کا معیار نمایاں طور پر بہتر ہوتا ہے[1]۔ 128k token کی کھڑکی والا Granite ماڈل درخواست میں لائبریریوں کی دستاویزات کا بڑا حجم سمو سکتا ہے[1]۔

Multimodal ایپلیکیشنز[3]۔ جدید ترین ماڈلز (جیسے پہلے ذکر کیے گئے LLaMA 4، Gemini) multimodal ہیں اور نہ صرف متن بلکہ دیگر قسم کا ڈیٹا (آڈیو، تصاویر، ویڈیو) بھی ان پٹ کے طور پر قبول کر سکتے ہیں[3]۔ بڑا سیاق و سباق یہاں مدد کرتا ہے، مثلاً لمبی آڈیو ریکارڈنگز (گفتگو کی نقلیں) یا ویڈیو (تفصیل کے ساتھ فریموں کی ترتیب) کو مکمل طور پر تجزیہ کرنے میں[2]۔ بتایا گیا ہے کہ 1M token کی کھڑکی والا Gemini 1.5 ماڈل سیاق و سباق میں 1 گھنٹے کا آڈیو یا 3 گھنٹے کی ویڈیو اہم تفصیلات کھوئے بغیر رکھ سکتا ہے[2]۔ اس سے کئی گھنٹوں کی میٹنگز، فلموں وغیرہ کی خودکار نقل اور خلاصے کے امکانات کھلتے ہیں[2]۔

تاثر انگیز کامیابیوں کے باوجود ماہرین اس بات پر زور دیتے ہیں کہ بڑا سیاق و سباق ہر مسئلے کا حل نہیں[8]، بلکہ ایک ایسا آلہ ہے جس کے استعمال میں مہارت درکار ہے[8]۔ یہ بنیادی ڈھانچے (میموری، رفتار) پر تقاضے نمایاں طور پر بڑھاتا ہے اور ماڈلز کے نفاذ کو مہنگا کرتا ہے[5]۔ اس لیے LLM پر مبنی نظام تیار کرتے وقت یہ سفارش کی جاتی ہے کہ احتیاط سے جائزہ لیا جائے کہ کام کے لیے واقعی کتنا سیاق و سباق ضروری ہے، اور طریقوں کو یکجا کیا جائے[5]۔ پھر بھی رجحان واضح ہے: مستقبل کے ماڈلز اور بھی طویل سیاق و سباق کو اس کے مؤثر استعمال کے ساتھ یکجا کرنے کی کوشش کریں گے[2]۔ موجودہ مسائل کا حل (attention کی scaling، لمبی ترتیبوں پر تربیت، «وسط کو بھول جانے» کا ازالہ) نئی نسل کے LLM کو اور بھی بڑے حجم کی معلومات پروسیس کرنے کی اجازت دے گا، جبکہ وہ درست اور منطقی رہیں گے[7]۔ اس سے AI کے اطلاق کی حدود نمایاں طور پر وسیع ہو جائیں گی — ایک مکمل معاون سے لے کر پیچیدہ تجزیاتی نظاموں تک[7]۔

حوالہ جات

  • Why larger LLM context windows are all the rage - IBM Research
  • Context Length in LLMs: What Is It and Why It Is Important - DataNorth
  • Understanding the Impact of Increasing LLM Context Windows - Meibel
  • Introducing 100K Context Windows - Anthropic
  • Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts (arXiv)
  • Why Does the Effective Context Length of LLMs Fall Short? (arXiv)
  • RAG in the Era of LLMs with 10 Million Token Context Windows - F5 Labs

فوٹ نوٹس

  1. ↑ 1.00 1.01 1.02 1.03 1.04 1.05 1.06 1.07 1.08 1.09 1.10 1.11 1.12 1.13 1.14 1.15 1.16 1.17 1.18 1.19 1.20 1.21 1.22 1.23 1.24 1.25 1.26 «Why larger LLM context windows are all the rage». IBM Research Blog. [1]
  2. ↑ 2.00 2.01 2.02 2.03 2.04 2.05 2.06 2.07 2.08 2.09 2.10 2.11 2.12 2.13 2.14 2.15 2.16 2.17 2.18 2.19 2.20 2.21 2.22 2.23 2.24 2.25 2.26 2.27 2.28 2.29 2.30 2.31 2.32 2.33 2.34 «Context Length in LLMs: What Is It and Why It Is Important». DataNorth Blog. [2]
  3. ↑ 3.00 3.01 3.02 3.03 3.04 3.05 3.06 3.07 3.08 3.09 «Introducing 100K Context Windows». Anthropic Blog. [3]
  4. ↑ 4.0 4.1 «Meta's Llama 4 is now available on Workers AI». Cloudflare Blog. [4]
  5. ↑ 5.00 5.01 5.02 5.03 5.04 5.05 5.06 5.07 5.08 5.09 5.10 5.11 5.12 «RAG in the Era of LLMs with 10 Million Token Context Windows». F5 Labs Blog. [5]
  6. ↑ 6.0 6.1 Liu, Shi et al. (2023). «Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts». arXiv. [6]
  7. ↑ 7.00 7.01 7.02 7.03 7.04 7.05 7.06 7.07 7.08 7.09 7.10 7.11 Yang, Qingyu et al. (2024). «Why Does the Effective Context Length of LLMs Fall Short?». arXiv. [7]
  8. ↑ 8.0 8.1 8.2 8.3 8.4 8.5 8.6 «Understanding the Impact of Increasing LLM Context Windows». Meibel Blog. [8]
Retrieved from "https://systems-analysis.info/int/index.php?title=Context_window_—_بڑے_لغوی_ماڈلز_میں_سیاق_و_سباق_کی_کھڑکی&oldid=1211"