Ventana de contexto

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La ventana de contexto en los modelos de lenguaje grandes (LLM) es la cantidad máxima de información textual (en tokens) que un modelo puede tener en cuenta al generar una respuesta[1]. En otras palabras, es una especie de «memoria de trabajo» del modelo, que determina cuánto texto (incluyendo tanto la consulta inicial del usuario como las frases generadas previamente por el modelo) puede mantener en contexto simultáneamente[1]. El tamaño de la ventana de contexto se mide en tokens, que son unidades convencionales de texto (palabras, fragmentos de palabras o símbolos) en las que se divide la entrada para ser procesada por el modelo[1]. De la longitud de la ventana de contexto dependen directamente la coherencia y la relevancia de las respuestas generadas: un gran volumen de contexto permite al modelo considerar mejor la información previa, retener detalles de diálogos extensos y no perder el sentido al trabajar con documentos largos[1].

Evolución del tamaño de la ventana de contexto

Los primeros modelos de lenguaje basados en transformadores tenían una ventana de contexto comparativamente pequeña. Por ejemplo, en 2018-2019, la longitud máxima del contexto era de aproximadamente 512-1024 tokens[2]. El modelo GPT-3 (2020) ya procesaba hasta 2048 tokens a la vez[2]. Al inicio de la operación de ChatGPT (2022), el límite de contexto era de alrededor de 4000 tokens (unas 3000 palabras), lo que limitaba la longitud de la conversación: si se superaban las ~3000 palabras, el chatbot comenzaba a «perderse» y a alucinar fuera del tema[1].

Los modelos insignia modernos han aumentado significativamente este umbral: por ejemplo, GPT-4 está disponible en versiones con una ventana de 8192 y 32 768 tokens[1], y el modelo Claude de Anthropic en 2023 recibió una ventana de 100 000 tokens (aproximadamente 75 mil palabras, es decir, varios cientos de páginas de texto)[3]. Para 2024, aparecieron modelos con un contexto de alrededor de 128 mil tokens (por ejemplo, LLaMA 3.1 de Meta)[2] e incluso de hasta 1 millón de tokens (Google Gemini 1.5 Pro)[2]. En 2025 se anunció Llama 4 Scout, con una ventana de contexto récord de hasta 10 millones de tokens[4], lo que equivale a un texto con un volumen de decenas de miles de páginas[5]. Sin embargo, estos valores tan extremos son en gran medida teóricos: las limitaciones de memoria y de datos de entrenamiento no permiten que el modelo utilice plenamente todo el contexto de 10 millones en la práctica[5]. No obstante, la carrera por aumentar la ventana de contexto se ha convertido en una nueva etapa en el desarrollo de los LLM, comparable en importancia al crecimiento del número de parámetros de los modelos[1].

A continuación se presentan ejemplos de la longitud máxima de contexto para varios modelos:

  • GPT-3: hasta ~2048 tokens[2]
  • GPT-4: 8192 tokens (versión estándar) y hasta 32 768 en la versión extendida[1]
  • Anthropic Claude: hasta 100 000 tokens[3]
  • LLaMA 3.1: hasta 128 000 tokens[2]
  • Google Gemini 1.5 Pro: hasta 1 000 000 de tokens[2]
  • Meta Llama 4 Scout: hasta 10 000 000 de tokens declarados[4]

El crecimiento de la ventana de contexto expande radicalmente las capacidades de los modelos[3]. Si 32 mil tokens corresponden aproximadamente a 50 páginas de texto, 100 mil tokens equivalen a unas 75 mil palabras[3]. Un modelo puede procesar tal volumen en cuestión de segundos, por ejemplo, analizar una novela completa o un informe técnico para identificar los detalles necesarios[3]. De este modo, los modelos con un contexto largo pueden retener en la memoria libros enteros, grandes conjuntos de documentos o diálogos extensos, lo que abre nuevos escenarios de aplicación, desde la sumarización detallada y el análisis de preguntas y respuestas entre documentos hasta el trabajo con grandes fragmentos de código fuente.

Limitaciones y problemas del contexto largo

El aumento de la ventana de contexto conlleva serios desafíos técnicos y prácticos[1]. El principal de ellos es el crecimiento combinatorio de la complejidad computacional[1]. En los transformadores, el mecanismo de autoatención tiene una complejidad cuadrática con respecto a la longitud de la secuencia: al duplicar la longitud del contexto, el volumen de memoria y los cálculos necesarios aumentan aproximadamente cuatro veces[1]. Por ejemplo, pasar de un contexto de 1024 tokens a 4096 tokens aumenta teóricamente los costos de recursos unas 16 veces[1]. Esto impone limitaciones tanto en la etapa de entrenamiento (donde es difícil usar secuencias muy largas debido a las limitaciones de memoria de la GPU y al tiempo de entrenamiento) como en la etapa de aplicación del modelo: las consultas largas ralentizan significativamente la generación de respuestas y aumentan su costo al usar API comerciales[2]. Generalmente se cobra por el procesamiento de los tokens de entrada, por lo que los textos largos proporcionados al modelo aumentan el costo de la respuesta de manera directamente proporcional[2].

La sobrecarga de información es otro factor importante[2]. Aunque una ventana grande permite alimentar al modelo con más datos, el exceso de detalles puede hacer que el modelo no distinga lo principal del «ruido»[2]. Las investigaciones demuestran que los LLM modernos perciben la información relevante de manera desigual: tienden a prestar más atención a los hechos ubicados al principio o al final de una entrada de contexto larga (efectos de primacía y recencia), y extraen mucho peor el conocimiento de la parte central de un documento extenso[6]. Saturar el prompt con detalles innecesarios puede disminuir la precisión de la respuesta[6]. Por lo tanto, después de cierto límite, aumentar el volumen del contexto puede ser contraproducente[2]. Una consecuencia práctica de esto es la recomendación de incluir en una consulta larga solo los datos realmente necesarios y estructurar el contexto de manera que la información clave se encuentre más cerca del principio (o del final) del mensaje[1].

Además, en la práctica se ha observado una discrepancia entre la longitud nominal de la ventana y la que el modelo utiliza eficazmente[7]. Muchos modelos no son capaces de trabajar igual de bien con toda la longitud disponible; su profundidad de contexto efectiva es significativamente menor que la máxima[7]. Por ejemplo, en pruebas con el modelo LLaMA 3.1, entrenado con un contexto de 128k, la información ubicada más allá de ~64k tokens desde el inicio prácticamente no influía en las respuestas[7]. En general, para la mayoría de los LLM de código abierto, se ha observado que su memoria efectiva real es menos de la mitad de la longitud de contexto prevista[7]. Los investigadores atribuyen esto a las particularidades del entrenamiento: aunque un modelo se entrene formalmente con secuencias largas, las posiciones muy lejanas aparecen en los datos con mucha menos frecuencia que las iniciales, lo que hace que el modelo quede subentrenado en el extremo de la ventana[7]. En los corpus típicos, la frecuencia de aparición de secuencias muy largas disminuye exponencialmente[7]. Esta distribución de posiciones «sesgada a la izquierda» hace que el modelo asimile el contexto cercano mucho mejor que el lejano[7]. La solución puede ser una selección y etiquetado más cuidadosos de los datos de entrenamiento, así como métodos especiales que compensen las posiciones subentrenadas[7]. En general, superar esta limitación es un área activa de investigación[7].

Métodos para ampliar la ventana de contexto

La ampliación de la ventana de contexto de los LLM requiere una combinación de mejoras arquitectónicas y algorítmicas. Las principales líneas de trabajo aplicadas en la actualidad incluyen:

  • Entrenamiento con secuencias largas[2]. Un enfoque obvio es proporcionar al modelo ejemplos de entrenamiento comparables a la longitud de contexto deseada. Se practica el curriculum learning por longitud: aumentar gradualmente el tamaño de los textos durante el proceso de entrenamiento[2]. También se utilizan técnicas como la acumulación de gradientes y preprocesamientos especiales de los datos[2].
  • Optimización del mecanismo de atención[2]. Dado que la autoatención estándar tiene costos cuadráticos, se investigan activamente alternativas como la atención dispersa (sparse attention), la ventana deslizante (sliding window), la partición multidimensional del contexto, etc.[2]. Por ejemplo, Ring Attention es un método de optimización de la atención propuesto por IBM que reduce la carga computacional en secuencias largas[1]. En el modelo IBM Granite, la adición de la atención en anillo permitió aumentar significativamente el contexto[1].
  • Mejora de las codificaciones posicionales[2]. Una parte crucial de un transformador es la forma en que se codifican las posiciones de los tokens[2]. Los codificadores posicionales absolutos clásicos no extrapolan bien más allá de la longitud para la que fueron entrenados[2]. Por lo tanto, para contextos largos se utilizan posiciones relativas y otros métodos[2]. Por ejemplo, el modelo Granite en su versión con un contexto de 128k pasó de posiciones absolutas a codificar los tokens según su posición relativa[1]. Se utiliza ampliamente la codificación posicional rotatoria (RoPE)[2], que preserva mejor la disposición mutua de los tokens lejanos y permite escalar el contexto[2]. Otro enfoque es Attention with Linear Biases (ALiBi), que introduce un sesgo linealmente creciente en el mecanismo de atención para distancias grandes[2]. La combinación de estas técnicas, como el escalado de la frecuencia base de RoPE (implementado en LLaMA 3), se utiliza actualmente para que los modelos puedan soportar ventanas de más de 100k tokens[7].
  • Memoria y compresión del contexto[1]. Una vía alternativa es no aumentar directamente la longitud de la ventana, sino representar de forma compacta la entrada larga[1]. Por ejemplo, una de las tecnologías de IBM consiste en que un modelo genera una representación comprimida (un resumen) de un texto largo utilizando otro LLM[5]. Otro enfoque es conectar una memoria a largo plazo externa o bases de conocimiento: el modelo almacena hechos importantes fuera de su ventana de contexto y los carga cuando es necesario[5]. Esta última opción ha evolucionado hacia métodos conocidos como generación aumentada por recuperación (RAG)[5].

Es importante señalar que cada una de las estrategias mencionadas tiene su costo[2]. El entrenamiento con contextos largos requiere enormes recursos computacionales y datos cuidadosamente seleccionados[2]. Los nuevos mecanismos de atención y posicionamiento complican la arquitectura del modelo y a veces reducen la calidad en textos cortos[2]. Por lo tanto, los ingenieros deben equilibrar cuidadosamente el tamaño de la ventana, la estabilidad del entrenamiento y el rendimiento final del modelo[2].

Contextos grandes vs. recuperación de información (RAG)

El aumento del contexto máximo en los LLM a cientos de miles de tokens o más ha generado un debate sobre si las bases de conocimiento externas y los algoritmos de búsqueda siguen siendo necesarios con tales capacidades del modelo[1]. Si toda la información relevante cabe directamente en la ventana de contexto, teóricamente el modelo podría responder sin recurrir a fuentes externas[1]. Algunos investigadores sugieren que, con el aumento de la ventana, métodos como la generación aumentada por recuperación (RAG), donde el modelo recibe de antemano textos extraídos de una base de datos, podrían perder su relevancia[1]. A favor de esto se señala, por ejemplo, la pérdida de información en la etapa de recuperación: la búsqueda solo devuelve unos pocos documentos principales, mientras que el «prompt stuffing» (la inclusión directa de datos en la consulta) permite alimentar al modelo con toda la información contextual de una vez[1]. El investigador de IBM Pin-Yu Chen señala que nadie querrá molestarse en configurar un sistema RAG si simplemente puede cargar todos los libros y documentos necesarios en el modelo de una sola vez[1].

Sin embargo, el punto de vista opuesto es que incluso una ventana muy grande no elimina la necesidad de RAG[1]. Representantes de IBM y otros expertos subrayan que la actualidad de los datos y su control siguen siendo un problema serio[5]. Un modelo con un contexto enorme todavía no sabe lo que no estaba en sus datos de entrenamiento, por ejemplo, las noticias del día de hoy[5]. Para incluir rápidamente información fresca a petición, el mecanismo de recuperación es necesario[5]. Además, en aplicaciones corporativas, RAG permite obtener selectivamente hechos de repositorios protegidos, respetando los derechos de acceso y sin divulgar datos confidenciales innecesarios[5]. Finalmente, las consideraciones económicas también son importantes: procesar millones de tokens «en vano» es un lujo caro, y a menudo es más sensato encontrar primero unos pocos fragmentos realmente relevantes (reduciendo el contexto) que obligar al modelo a leer una entrada de mil páginas cada vez[1]. Por estas razones, RAG sigue siendo un componente importante de las aplicaciones de IA[5], y se recomienda utilizar las ventanas de contexto grandes con prudencia[5]. Es probable que los enfoques híbridos —una combinación de un contexto extendido (para almacenar datos de uso frecuente a modo de caché, Cache-Augmented Generation) y la recuperación selectiva de nuevos conocimientos de fuentes externas— se conviertan en la arquitectura óptima[8][8].

Aplicaciones y perspectivas

El aumento del contexto disponible amplía significativamente la gama de tareas que los modelos de lenguaje pueden resolver. La sumarización y el análisis de documentos largos es una de las aplicaciones directas[3]. Un modelo con una ventana de 100k tokens puede, en una sola consulta, leer un informe voluminoso, un libro o documentación técnica y proporcionar un resumen o respuestas a preguntas sobre ellos[3]. Esto tiene aplicación en el ámbito jurídico (análisis y resumen de contratos), la ciencia (revisión automática de literatura) y la analítica de negocios. Por ejemplo, Claude procesó con éxito la novela completa «El Gran Gatsby» (~72 000 tokens) y pudo detectar ediciones puntuales en el texto en segundos[3].

Soporte para diálogos prolongados[2]. Para los chatbots, un contexto grande significa la capacidad de recordar decenas y cientos de réplicas[2]. Una ventana extendida también permite integrar en la conversación una gran cantidad de datos de referencia[2].

Programación y trabajo con código[8]. En tareas relacionadas con el análisis de código fuente, un contexto largo ha demostrado ser especialmente valioso[8]. El código a menudo está distribuido en múltiples archivos; para dar una respuesta correcta, el modelo debe «ver» la mayor parte posible de la base de código[8]. Investigaciones de IBM han demostrado que la ampliación del contexto mejora notablemente la calidad de los modelos en tareas de generación de código[1]. El modelo Granite con una ventana de 128k tokens puede procesar en una consulta un gran volumen de documentación de bibliotecas[1].

Aplicaciones multimodales[3]. Los modelos más recientes (como los ya mencionados LLaMA 4 y Gemini) son multimodales y pueden aceptar no solo texto como entrada, sino también otros tipos de datos (audio, imágenes, video)[3]. Un contexto grande ayuda aquí, por ejemplo, a analizar grabaciones de audio largas (transcripciones de conversaciones) o videos (secuencias de fotogramas con descripciones) en su totalidad[2]. Se informa que el modelo Gemini 1.5 con una ventana de 1M de tokens puede mantener en contexto hasta 1 hora de audio o 3 horas de video sin perder detalles importantes[2]. Esto abre perspectivas para la transcripción y sumarización automática de reuniones de varias horas, películas, etc.[2].

A pesar de los impresionantes logros, los expertos subrayan que un contexto grande no es una panacea[8], sino una herramienta que requiere un uso competente[8]. Aumenta significativamente los requisitos de infraestructura (memoria, velocidad) y encarece la implementación de los modelos[5]. Por lo tanto, al desarrollar sistemas basados en LLM, se recomienda evaluar cuidadosamente qué volumen de contexto es realmente necesario para la tarea y combinar enfoques[5]. Sin embargo, la tendencia es clara: los futuros modelos tenderán a combinar un contexto aún más largo con un uso eficiente del mismo[2]. La solución a los problemas actuales (escalado de la atención, entrenamiento con secuencias largas, eliminación del «olvido» en el medio) permitirá a la nueva generación de LLM operar con volúmenes de información aún mayores, manteniendo la precisión y la coherencia[7]. Esto ampliará significativamente los límites de la aplicabilidad de la IA, desde un asistente completo hasta sistemas analíticos complejos[7].

Enlaces externos

Referencias

  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]
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