---
title: "Контекстен прозорец"
source: "https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Контекстен_прозорец"
language: "bg"
categories:
  - "Category:Bulgarian"
  - "Category:Core LLM concepts"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 8679
wiki_created_at: 2026-09-07T01:21:02Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:21:02Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:26:46Z
---

# Контекстен прозорец

**Контекстен прозорец** в големите езикови модели (ГЕМ) — това е максималният обем текстова информация (в токени), който моделът е способен да отчита при формиране на отговор<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. С други думи, това е своеобразна „работна памет" на модела, която определя колко текст (включително както оригиналната заявка на потребителя, така и вече генерираните фрази на модела) той може да държи в контекста едновременно<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Размерът на контекстния прозорец се измерва в **токени** — условни единици текст (думи, техни фрагменти или символи), на които се разбива входът за обработка от модела<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. От дължината на контекстния прозорец пряко зависят свързаността и актуалността на генерираните отговори: голям обем контекст позволява на модела по-добре да отчита предшестващата информация, да запазва детайлите на продължителни диалози и да не губи смисъла при работа с дълги документи<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

## Еволюция на размерите на контекстния прозорец

Първите transformer езикови модели имаха сравнително малък контекстен прозорец. Например, през 2018-2019 г. максималната дължина на контекста беше около **512-1024 токени**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Моделът GPT-3 (2020) вече обработваше до **2048 токени** наведнъж<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. В началото на работата на ChatGPT (2022) ограничението на контекста беше около **4000 токени** (около 3000 думи), което ограничаваше дължината на разговора — при надхвърляне на ~3000 думи чатботът започваше да „се губи" и да халюцинира извън темата<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

Съвременните флагмански модели съществено увеличиха тази граница: така GPT-4 е достъпен във версии с прозорец **8192** и **32 768 токени**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>, а моделът Claude на компанията Anthropic през 2023 г. получи прозорец от **100 000 токени** (приблизително 75 хиляди думи, тоест няколкостотин страници текст)<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. До 2024 г. се появиха модели с контекст от порядъка на **128 хиляди токени** (например LLaMA 3.1 от Meta)<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup> и дори до **1 милион токени** (Google Gemini 1.5 Pro)<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. През 2025 г. беше анонсиран LLAMA 4 Scout с рекорден контекстен прозорец до **10 милиона токени**<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-cloudflare-llama4-4)</sup>, което е еквивалентно на текст с обем от десетки хиляди страници<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>. Въпреки това толкова екстремни стойности са в голяма степен теоретични: ограниченията на паметта и данните за обучение не позволяват на модела да задейства напълно целия контекст от 10 милиона на практика<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>. При все това надпреварата за увеличаване на контекстния прозорец се превърна в нов етап от развитието на ГЕМ, сравним по значимост с нарастването на броя параметри на моделите<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

По-долу са дадени примери за максималната дължина на контекста при редица модели:

- GPT-3 – до ~2048 токени<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>
- GPT-4 – 8192 токени (стандартна версия) и до 32 768 в разширената версия<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>
- Anthropic Claude – до 100 000 токени<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>
- LLaMA 3.1 – до 128 000 токени<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>
- Google Gemini 1.5 Pro – до 1 000 000 токени<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>
- Meta LLAMA 4 Scout – заявени до 10 000 000 токени<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-cloudflare-llama4-4)</sup>

Растежът на контекстния прозорец радикално разширява възможностите на моделите<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. Ако 32 хиляди токени съответстват на приблизително 50 страници текст, то 100 хиляди токени са около 75 хиляди думи<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. Моделът е способен за броени секунди да обработи такъв обем, например да анализира целия роман или технически отчет, откривайки необходимите детайли<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. По този начин моделите с дълъг контекст могат да пазят в паметта си цели книги, големи набори от документи или дълги диалози, което открива нови сценарии на приложение — от подробно обобщаване и анализ по метода „въпрос-отговор" между документи до работа с големи фрагменти от изходен код.

## Ограничения и проблеми на дългия контекст

Увеличаването на контекстния прозорец е свързано с сериозни технически и практически предизвикателства<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Главното от тях е **комбинаторният ръст на изчислителната сложност**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. В transformer моделите механизмът на самовнимание (self-attention) има квадратична сложност спрямо дължината на последователността: при удвояване на дължината на контекста необходимият обем памет и изчисления нараства приблизително четири пъти<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Например, преходът от контекст 1024 токена до 4096 токена теоретично увеличава разхода на ресурси ~16 пъти<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Това налага ограничения както на етапа на обучение (където прекалено дългите последователности са трудни за използване поради ограниченията на паметта на GPU и времето за обучение), така и на етапа на приложение на модела — дългите заявки съществено забавят генерирането на отговор и го оскъпяват при използване на търговски API<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. За обработката на входни токени обикновено се начислява такса, така че дългите текстове, подадени на модела, пряко пропорционално увеличават цената на отговора<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.

**Информационно претоварване** — друг важен фактор<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Въпреки че голям прозорец позволява да се подадат повече данни на модела, излишъкът от детайли може да доведе до това, че моделът **не открои главното сред „шума"**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Изследванията показват, че съвременните ГЕМ възприемат релевантната информация неравномерно: те са склонни да обръщат повече внимание на факти, поставени в началото или края на дълъг контекстен вход (ефекти на първичност и рецентност), и значително по-зле извличат знания от средата на голям документ<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-lost-in-middle-6)</sup>. Насищането на prompt-а с излишни подробности може да **намали точността на отговора**<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-lost-in-middle-6)</sup>. По този начин, след определен предел, увеличаването на обема на контекста може да бъде контрапродуктивно<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Практическо следствие от това е препоръката да се включват в дългата заявка само действително необходимите данни и да се структурира контекстът така, че ключовата информация да се намира по-близо до началото (или края) на съобщението<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

Освен това, на практика се откри разминаване между номиналната дължина на прозореца и тази, която моделът **ефективно използва**<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. Много модели не умеят еднакво добре да работят с цялата достъпна дължина — тяхната ефективна дълбочина на контекста е съществено по-малка от максималната<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. Например, при модела LLaMA 3.1 с обучен контекст 128k, в тестовете информацията, намираща се извън ~64k токени от началото, практически не влияеше на отговорите<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. Като цяло за повечето отворени ГЕМ е отбелязано, че реалната им ефективна памет е по-малко от половината от предвидената дължина на контекста<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. Изследователите свързват това с особеностите на обучението: дори ако моделът формално се тренира върху дълги последователности, крайно отдалечените позиции се срещат в данните значително по-рядко от началните, поради което моделът се оказва **недообучен в края на прозореца**<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. В типичните корпуси честотата на срещане на много дълги последователности спада по експонента<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. Такова „лявостранно изместено" разпределение на позициите води до това, че моделът усвоява близкия контекст значително по-добре от далечния<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. Решението може да бъде както по-внимателен подбор и маркиране на обучаващите данни, така и специални методи, компенсиращи недообучените позиции<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. Като цяло преодоляването на това ограничение е активна изследователска област<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>.

## Методи за разширяване на контекстния прозорец

Разширяването на контекстния прозорец на ГЕМ изисква съчетаване на архитектурни и алгоритмични подобрения. Основните направления, прилагани в съвременните разработки, включват:

- **Обучение върху дълги последователности**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Очевидният подход — да се снабди моделът с обучаващи примери, сравними с желаната дължина на контекста. Практикува се curriculum learning по дължина: постепенно увеличаване на размера на текстовете в процеса на обучение<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Използват се и техники като натрупване на градиент и специални предварителни обработки на данните<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.
- **Оптимизация на механизма на внимание**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Тъй като стандартното self-attention има квадратични разходи, активно се изследват алтернативи: разредено внимание (sparse attention), sliding window, многоизмерно разбиване на контекста и др.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Например, **Ring Attention** — метод за оптимизация на вниманието, предложен от IBM, който намалява изчислителното натоварване при дълги последователности<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. В модела IBM Granite добавянето на Ring Attention позволи съществено да се увеличи контекстът<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>.
- **Подобряване на позиционните кодировки**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Важна част на transformer модела е начинът на кодиране на позициите на токените<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Класическите абсолютни позиционни енкодери слабо екстраполират отвъд дължината, на която са обучени<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Затова за дълъг контекст се прилагат относителни позиции и други методи<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Така моделът Granite във версията с контекст 128k премина от абсолютна позиция към кодиране на токени по **относително положение**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Широко се прилага **ротационно позиционно кодиране (RoPE)**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>, което по-добре запазва взаиморасположението на далечни токени и позволява мащабиране на контекста<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Друг подход — Attention with Linear Biases (ALiBi) — въвежда в механизма на вниманието линейно нарастващо отместване за големи разстояния<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Комбинацията от такива техники — например, мащабиране на базовата честота на RoPE (както е реализирано в LLaMA 3) — се прилага в момента, за да могат моделите да поддържат прозорец от 100k+ токени<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>.
- **Памет и компресия на контекста**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Алтернативен път — не да се увеличава директно дължината на прозореца, а **компактно да се представи** дългият вход<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Например, една от технологиите на IBM се състои в това, че моделът генерира компресирано представяне (резюме) на дълъг текст с помощта на друг ГЕМ<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>. Друг подход — свързване на външна **дългосрочна памет** или бази от знания: моделът съхранява важни факти извън своя контекстен прозорец и при необходимост ги зарежда<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>. Последният вариант получи развитие под формата на методи, известни като **retrieval-augmented generation (RAG)**<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>.

Важно е да се отбележи, че всяка от изброените стратегии има своята цена<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Обучението върху дълги контексти изисква колосални изчислителни ресурси и внимателно подбрани данни<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Новите механизми на внимание и позиции усложняват архитектурата на модела и понякога намаляват качеството върху кратки текстове<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Затова инженерите трябва внимателно да балансират между размера на прозореца, стабилността на обучението и крайната производителност на модела<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.

## Големи контексти срещу извличане на информация (RAG)

Растежът на максималния контекст в ГЕМ до стотици хиляди и повече токени породи дискусия дали са необходими външни бази от знания и алгоритми за търсене при такива възможности на модела<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Ако цялата релевантна информация се побере директно в контекстния прозорец, моделът теоретично може да отговори без обръщане към външни източници<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Някои изследователи предполагат, че с увеличаването на прозореца методите от типа на **retrieval-augmented generation (RAG)**, при които моделът предварително получава извлечени от базата текстове, могат да загубят актуалност<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. В подкрепа на това посочват например информационните загуби на етапа на извличане: търсенето връща само няколко топ документа, докато „prompt stuffing" (директното включване на данни в заявката) позволява да се подадат на модела всички контекстни сведения наведнъж<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Изследователят от IBM Пин-Ю Чен отбелязва, че никой няма да иска да се занимава с настройката на RAG, ако може просто да зареди в модела всички необходими книги и документи наведнъж<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

Въпреки това противоположната гледна точка е, че дори много голям прозорец **не премахва нуждата от RAG**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Представители на IBM и други експерти подчертават, че **актуалността на данните и контролът върху тях** остават сериозен проблем<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>. Моделът с огромен контекст все пак не знае онова, което не е присъствало в обучаващите му данни — например новините за днешния ден<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>. За оперативното включване на свежа информация при поискване механизмът на ретривъра е необходим<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>. Освен това, в корпоративните приложения RAG позволява избирателно да се извличат факти от защитени хранилища, спазвайки правата на достъп и без разкриване на излишни поверителни данни<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>. Накрая, икономическите съображения също са важни: обработката на милиони токени „на празен ход" е скъпо удоволствие, и нерядко е по-разумно първо да се намерят няколко действително релевантни откъса (като се съкрати контекстът), отколкото всеки път да се принуждава моделът да чете вход от хиляди страници<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. По тези причини RAG засега остава важен компонент на приложенията с ИИ<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>, а големите контекстни прозорци се препоръчва да се прилагат разумно<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>. Вероятно **хибридните подходи** — съчетаване на разширен контекст (за съхраняване на често използвани данни под формата на кеш, Cache-Augmented Generation) и избирателно извличане на нови знания от външни източници — ще се превърнат в оптималната архитектура<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-meibel-impact-8)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-meibel-impact-8)</sup>.

## Приложения и перспективи

Увеличаването на достъпния контекст съществено разширява кръга от задачи, решавани от езиковите модели. **Обобщаване и анализ на дълги документи** — едно от непосредствените приложения<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. Модел с прозорец 100k токени е способен за една заявка да прочете обемен отчет, книга или техническа документация и да издаде по тях резюме или отговори на въпроси<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. Това намира приложение в юриспруденцията (разглеждане и конспектиране на договори), науката (автоматичен преглед на литературата), бизнес анализа. Например, Claude успешно обработваше целия роман „Великият Гетсби" (~72 000 токени) и можеше за секунди да открие точечни правки в текста<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>.

**Поддръжка на продължителни диалози**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. За чатботовете големият контекст означава умение да помнят десетки и стотици реплики<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Разширеният прозорец също позволява интегрирането в разговора на обширни справочни данни<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.

**Програмиране и работа с код**<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-meibel-impact-8)</sup>. В задачите, свързани с анализ на изходен код, дългият контекст се оказа особено ценен<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-meibel-impact-8)</sup>. Кодът често е разпределен по множество файлове; за да даде коректен отговор, моделът трябва да „вижда" възможно по-голям фрагмент от кодовата база<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-meibel-impact-8)</sup>. Изследвания на IBM показаха, че разширяването на контекста забележимо повишава качеството на моделите при задачи за генериране на код<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>. Моделът Granite с прозорец 128k токени е способен да възприема в заявката голям обем документация по библиотеки<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

**Мултимодални приложения**<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. Най-новите модели (като вече споменатите LLaMA 4, Gemini) са мултимодални и могат да приемат на вход не само текст, но и други типове данни (аудио, изображения, видео)<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. Големият контекст тук помага, например, при анализ на дълги аудиозаписи (транскрипции на разговори) или видео (последователност от кадри с описания) в тяхната цялост<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Съобщава се, че моделът Gemini 1.5 с прозорец 1М токени е способен да задържа в контекста до **1 час аудио или 3 часа видео** без загуба на важни детайли<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Това открива перспективи за автоматична транскрипция и обобщаване на многочасови срещи, филми и др.<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.

Независимо от впечатляващите постижения, експертите подчертават, че големият контекст — **не е панацея**<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-meibel-impact-8)</sup>, а инструмент, изискващ умело използване<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-meibel-impact-8)</sup>. Той значително увеличава изискванията към инфраструктурата (памет, бързодействие) и оскъпява внедряването на моделите<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>. Затова при разработването на системи на базата на ГЕМ се препоръчва внимателно да се оценява какъв обем контекст действително е необходим за задачата и да се комбинират подходите<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-f5-rag-5)</sup>. При все това тенденцията е очевидна: бъдещите модели ще се стремят да съчетават още по-дълъг контекст с ефективното му използване<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. Решаването на текущите проблеми (мащабиране на вниманието, обучение върху дълги последователности, премахване на „забравянето" в средата) ще позволи на ГЕМ от ново поколение да работят с още по-големи обеми информация, оставайки при това точни и последователни<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. Това съществено ще разшири границите на приложимост на ИИ — от пълноценен асистент до сложни аналитични системи<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>.

## Препратки

- 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

## Бележки

1.  <span id="cite_note-ibm-context-1">↑ <sup>[1.00](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-0)</sup> <sup>[1.01](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-1)</sup> <sup>[1.02](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-2)</sup> <sup>[1.03](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-3)</sup> <sup>[1.04](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-4)</sup> <sup>[1.05](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-5)</sup> <sup>[1.06](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-6)</sup> <sup>[1.07](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-7)</sup> <sup>[1.08](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-8)</sup> <sup>[1.09](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-9)</sup> <sup>[1.10](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-10)</sup> <sup>[1.11](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-11)</sup> <sup>[1.12](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-12)</sup> <sup>[1.13](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-13)</sup> <sup>[1.14](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-14)</sup> <sup>[1.15](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-15)</sup> <sup>[1.16](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-16)</sup> <sup>[1.17](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-17)</sup> <sup>[1.18](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-18)</sup> <sup>[1.19](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-19)</sup> <sup>[1.20](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-20)</sup> <sup>[1.21](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-21)</sup> <sup>[1.22](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-22)</sup> <sup>[1.23](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-23)</sup> <sup>[1.24](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-24)</sup> <sup>[1.25](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-25)</sup> <sup>[1.26](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-ibm-context_1-26)</sup> «Why larger LLM context windows are all the rage». *IBM Research Blog*. <a href="https://research.ibm.com/blog/larger-context-window" class="external autonumber" rel="nofollow">[1]</a></span>
2.  <span id="cite_note-datanorth-context-2">↑ <sup>[2.00](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-0)</sup> <sup>[2.01](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-1)</sup> <sup>[2.02](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-2)</sup> <sup>[2.03](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-3)</sup> <sup>[2.04](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-4)</sup> <sup>[2.05](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-5)</sup> <sup>[2.06](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-6)</sup> <sup>[2.07](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-7)</sup> <sup>[2.08](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-8)</sup> <sup>[2.09](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-9)</sup> <sup>[2.10](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-10)</sup> <sup>[2.11](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-11)</sup> <sup>[2.12](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-12)</sup> <sup>[2.13](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-13)</sup> <sup>[2.14](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-14)</sup> <sup>[2.15](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-15)</sup> <sup>[2.16](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-16)</sup> <sup>[2.17](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-17)</sup> <sup>[2.18](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-18)</sup> <sup>[2.19](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-19)</sup> <sup>[2.20](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-20)</sup> <sup>[2.21](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-21)</sup> <sup>[2.22](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-22)</sup> <sup>[2.23](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-23)</sup> <sup>[2.24](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-24)</sup> <sup>[2.25](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-25)</sup> <sup>[2.26](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-26)</sup> <sup>[2.27](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-27)</sup> <sup>[2.28](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-28)</sup> <sup>[2.29](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-29)</sup> <sup>[2.30](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-30)</sup> <sup>[2.31](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-31)</sup> <sup>[2.32](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-32)</sup> <sup>[2.33](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-33)</sup> <sup>[2.34](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-datanorth-context_2-34)</sup> «Context Length in LLMs: What Is It and Why It Is Important». *DataNorth Blog*. <a href="https://datanorth.ai/blog/context-length" class="external autonumber" rel="nofollow">[2]</a></span>
3.  <span id="cite_note-anthropic-100k-3">↑ <sup>[3.00](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-anthropic-100k_3-0)</sup> <sup>[3.01](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-anthropic-100k_3-1)</sup> <sup>[3.02](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-anthropic-100k_3-2)</sup> <sup>[3.03](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-anthropic-100k_3-3)</sup> <sup>[3.04](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-anthropic-100k_3-4)</sup> <sup>[3.05](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-anthropic-100k_3-5)</sup> <sup>[3.06](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-anthropic-100k_3-6)</sup> <sup>[3.07](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-anthropic-100k_3-7)</sup> <sup>[3.08](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-anthropic-100k_3-8)</sup> <sup>[3.09](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-anthropic-100k_3-9)</sup> «Introducing 100K Context Windows». *Anthropic Blog*. <a href="https://www.anthropic.com/news/100k-context-windows" class="external autonumber" rel="nofollow">[3]</a></span>
4.  <span id="cite_note-cloudflare-llama4-4">↑ <sup>[4.0](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-cloudflare-llama4_4-0)</sup> <sup>[4.1](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-cloudflare-llama4_4-1)</sup> «Meta's Llama 4 is now available on Workers AI». *Cloudflare Blog*. <a href="https://blog.cloudflare.com/meta-llama-4-is-now-available-on-workers-ai/" class="external autonumber" rel="nofollow">[4]</a></span>
5.  <span id="cite_note-f5-rag-5">↑ <sup>[5.00](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-0)</sup> <sup>[5.01](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-1)</sup> <sup>[5.02](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-2)</sup> <sup>[5.03](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-3)</sup> <sup>[5.04](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-4)</sup> <sup>[5.05](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-5)</sup> <sup>[5.06](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-6)</sup> <sup>[5.07](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-7)</sup> <sup>[5.08](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-8)</sup> <sup>[5.09](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-9)</sup> <sup>[5.10](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-10)</sup> <sup>[5.11](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-11)</sup> <sup>[5.12](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-f5-rag_5-12)</sup> «RAG in the Era of LLMs with 10 Million Token Context Windows». *F5 Labs Blog*. <a href="https://www.f5.com/company/blog/rag-in-the-era-of-llms-with-10-million-token-context-windows" class="external autonumber" rel="nofollow">[5]</a></span>
6.  <span id="cite_note-lost-in-middle-6">↑ <sup>[6.0](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-lost-in-middle_6-0)</sup> <sup>[6.1](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-lost-in-middle_6-1)</sup> Liu, Shi et al. (2023). «Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts». *arXiv*. <a href="https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2307.03172" class="external autonumber" rel="nofollow">[6]</a></span>
7.  <span id="cite_note-arxiv-short-context-7">↑ <sup>[7.00](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-arxiv-short-context_7-0)</sup> <sup>[7.01](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-arxiv-short-context_7-1)</sup> <sup>[7.02](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-arxiv-short-context_7-2)</sup> <sup>[7.03](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-arxiv-short-context_7-3)</sup> <sup>[7.04](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-arxiv-short-context_7-4)</sup> <sup>[7.05](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-arxiv-short-context_7-5)</sup> <sup>[7.06](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-arxiv-short-context_7-6)</sup> <sup>[7.07](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-arxiv-short-context_7-7)</sup> <sup>[7.08](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-arxiv-short-context_7-8)</sup> <sup>[7.09](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-arxiv-short-context_7-9)</sup> <sup>[7.10](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-arxiv-short-context_7-10)</sup> <sup>[7.11](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-arxiv-short-context_7-11)</sup> Yang, Qingyu et al. (2024). «Why Does the Effective Context Length of LLMs Fall Short?». *arXiv*. <a href="https://arxiv.org/html/2410.18745v1" class="external autonumber" rel="nofollow">[7]</a></span>
8.  <span id="cite_note-meibel-impact-8">↑ <sup>[8.0](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-meibel-impact_8-0)</sup> <sup>[8.1](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-meibel-impact_8-1)</sup> <sup>[8.2](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-meibel-impact_8-2)</sup> <sup>[8.3](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-meibel-impact_8-3)</sup> <sup>[8.4](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-meibel-impact_8-4)</sup> <sup>[8.5](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-meibel-impact_8-5)</sup> <sup>[8.6](https://systems-analysis.info/int/%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D1%82%D0%B5%D0%BA%D1%81%D1%82%D0%B5%D0%BD_%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B7%D0%BE%D1%80%D0%B5%D1%86#cite_ref-meibel-impact_8-6)</sup> «Understanding the Impact of Increasing LLM Context Windows». *Meibel Blog*. <a href="https://www.meibel.ai/post/understanding-the-impact-of-increasing-llm-context-windows" class="external autonumber" rel="nofollow">[8]</a></span>