---
title: "Context window — پنجره زمینه"
source: "https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Context_window_—_پنجره_زمینه"
language: "fa"
categories:
  - "Category:Core LLM concepts"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Persian"
revision_id: 1212
wiki_created_at: 2026-09-06T22:45:09Z
wiki_modified_at: 2026-09-06T22:45:09Z
downloaded_at: 2026-09-07T22:44:42Z
---

# Context window — پنجره زمینه

**پنجره زمینه** در مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) — حداکثر حجم اطلاعات متنی (بر حسب token) است که مدل هنگام تولید پاسخ قادر به در نظر گرفتن آن است<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. به بیان دیگر، این نوعی «حافظه کاری» مدل است که تعیین می‌کند چه مقدار متن (شامل هم درخواست اولیه کاربر و هم عبارات پیش‌تر تولیدشده توسط مدل) می‌تواند همزمان در زمینه نگه داشته شود<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. اندازه پنجره زمینه بر حسب **token** — واحدهای متنی قراردادی (کلمات، بخش‌هایی از آن‌ها یا نویسه‌ها) که ورودی برای پردازش توسط مدل به آن‌ها تقسیم می‌شود — اندازه‌گیری می‌شود<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. انسجام و به‌روز بودن پاسخ‌های تولیدشده مستقیماً به طول پنجره زمینه وابسته است: حجم زمینه بزرگ به مدل امکان می‌دهد اطلاعات پیشین را بهتر در نظر بگیرد، جزئیات گفتگوهای طولانی را نگه دارد و در هنگام کار با اسناد بلند معنا را از دست ندهد<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

## تکامل اندازه پنجره زمینه

نخستین مدل‌های زبانی مبتنی بر transformer پنجره زمینه نسبتاً کوچکی داشتند. برای نمونه، در سال‌های ۲۰۱۸ تا ۲۰۱۹ حداکثر طول زمینه حدود **۵۱۲ تا ۱۰۲۴ token** بود<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. مدل GPT-3 (2020) در هر بار تا **۲۰۴۸ token** پردازش می‌کرد<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. در آغاز کار ChatGPT (2022) محدودیت زمینه حدود **۴۰۰۰ token** (تقریباً ۳۰۰۰ کلمه) بود که طول مکالمه را محدود می‌ساخت — در صورت تجاوز از حدود ۳۰۰۰ کلمه، چت‌بات شروع به «گم شدن» و هذیان‌گویی خارج از موضوع می‌کرد<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

مدل‌های پرچم‌دار امروزی این آستانه را به‌طور چشمگیری افزایش داده‌اند: برای نمونه، GPT-4 در نسخه‌هایی با پنجره **۸۱۹۲** و **۳۲٬۷۶۸ token** در دسترس است<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>، و مدل Claude شرکت Anthropic در سال ۲۰۲۳ پنجره‌ای به اندازه **۱۰۰٬۰۰۰ token** (تقریباً ۷۵ هزار کلمه، یعنی چند صد صفحه متن) دریافت کرد<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. تا سال ۲۰۲۴ مدل‌هایی با زمینه حدود **۱۲۸ هزار token** (برای نمونه، LLaMA 3.1 از Meta)<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup> و حتی تا **یک میلیون token** (Google Gemini 1.5 Pro)<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup> پدید آمدند. در سال ۲۰۲۵ مدل LLAMA 4 Scout با پنجره زمینه رکوردشکن تا **۱۰ میلیون token** معرفی شد<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-cloudflare-llama4-4)</sup> که معادل متنی به حجم ده‌ها هزار صفحه است<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>. با این حال، این مقادیر بسیار افراطی تا حد زیادی نظری هستند: محدودیت‌های حافظه و داده‌های آموزشی اجازه نمی‌دهد مدل در عمل از تمام زمینه ۱۰ میلیون token استفاده کامل کند<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>. با این وجود، رقابت برای افزایش پنجره زمینه به مرحله نوینی در توسعه LLM تبدیل شده که از نظر اهمیت با رشد تعداد پارامترهای مدل‌ها قابل مقایسه است<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

در زیر نمونه‌هایی از حداکثر طول زمینه برخی مدل‌ها آورده شده است:

- GPT-3 — تا ~۲۰۴۸ token<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>
- GPT-4 — ۸۱۹۲ token (نسخه استاندارد) و تا ۳۲٬۷۶۸ در نسخه گسترش‌یافته<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>
- Anthropic Claude — تا ۱۰۰٬۰۰۰ token<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>
- LLaMA 3.1 — تا ۱۲۸٬۰۰۰ token<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>
- Google Gemini 1.5 Pro — تا ۱٬۰۰۰٬۰۰۰ token<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>
- Meta LLAMA 4 Scout — اعلام‌شده تا ۱۰٬۰۰۰٬۰۰۰ token<sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-cloudflare-llama4-4)</sup>

رشد پنجره زمینه امکانات مدل‌ها را به‌طور بنیادی گسترش می‌دهد<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. اگر ۳۲ هزار token معادل تقریباً ۵۰ صفحه متن باشد، ۱۰۰ هزار token حدود ۷۵ هزار کلمه است<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. مدل قادر است در چند ثانیه چنین حجمی را پردازش کند، برای نمونه کل یک رمان یا گزارش فنی را تحلیل کرده و جزئیات موردنیاز را شناسایی کند<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. بدین ترتیب، مدل‌هایی با زمینه بلند می‌توانند کتاب‌های کامل، مجموعه‌های بزرگ اسناد یا گفتگوهای طولانی را در حافظه نگه دارند، که سناریوهای کاربردی جدیدی را می‌گشاید — از خلاصه‌سازی دقیق و تحلیل پرسش و پاسخ میان‌سندی گرفته تا کار با بخش‌های بزرگ کد منبع.

## محدودیت‌ها و مشکلات زمینه بلند

افزایش پنجره زمینه با چالش‌های فنی و عملی جدی همراه است<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. اصلی‌ترین آن‌ها — **رشد ترکیباتی پیچیدگی محاسباتی** است<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. در transformer‌ها، مکانیزم self-attention پیچیدگی مربعی نسبت به طول دنباله دارد: با دو برابر شدن طول زمینه، حجم حافظه و محاسبات مورد نیاز تقریباً چهار برابر می‌شود<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. برای نمونه، گذار از زمینه ۱۰۲۴ token به ۴۰۹۶ token به لحاظ نظری هزینه منابع را ~۱۶ برابر افزایش می‌دهد<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. این امر هم بر مرحله آموزش (که در آن استفاده از دنباله‌های بسیار بلند به دلیل محدودیت‌های حافظه GPU و زمان آموزش دشوار است) و هم بر مرحله استفاده از مدل محدودیت وضع می‌کند — درخواست‌های طولانی تولید پاسخ را به‌طور چشمگیری کند کرده و هزینه استفاده از API تجاری را افزایش می‌دهند<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. معمولاً برای پردازش token‌های ورودی هزینه دریافت می‌شود، بنابراین متون طولانی ارسال‌شده به مدل هزینه پاسخ را به‌طور مستقیم افزایش می‌دهند<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.

**بارگذاری اطلاعاتی** — عامل مهم دیگری است<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. اگرچه پنجره بزرگ امکان ارائه داده‌های بیشتر به مدل را فراهم می‌کند، انباشت جزئیات می‌تواند موجب شود مدل **نتواند اصل مطلب را از «سروصدا» جدا کند**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. پژوهش‌ها نشان می‌دهند که LLM‌های امروزی اطلاعات مرتبط را به‌طور یکسان درک نمی‌کنند: آن‌ها تمایل دارند به حقایق قرارگرفته در ابتدا یا انتهای ورودی بلند زمینه توجه بیشتری داشته باشند (اثرات اولیه و پسین) و دانش را از میانه یک سند بزرگ بسیار بدتر استخراج کنند<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-lost-in-middle-6)</sup>. پر کردن prompt با جزئیات اضافی می‌تواند **دقت پاسخ را کاهش دهد**<sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-lost-in-middle-6)</sup>. بنابراین، پس از حد مشخصی، افزایش حجم زمینه ممکن است نتیجه‌ای معکوس داشته باشد<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. نتیجه عملی این موضوع آن است که توصیه می‌شود در یک درخواست طولانی تنها داده‌های واقعاً ضروری گنجانده شوند و زمینه به‌گونه‌ای ساختاربندی شود که اطلاعات کلیدی در ابتدا (یا انتها) پیام قرار گیرد<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

افزون بر این، در عمل تفاوتی میان طول اسمی پنجره و آنچه مدل **به‌طور مؤثر استفاده می‌کند** آشکار شده است<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. بسیاری از مدل‌ها نمی‌توانند با تمام طول در دسترس به یک اندازه خوب کار کنند — عمق مؤثر زمینه آن‌ها به‌طور قابل توجهی کمتر از حداکثر است<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. برای نمونه، در مدل LLaMA 3.1 با زمینه آموزش‌دیده ۱۲۸k، در آزمون‌ها اطلاعاتی که خارج از ~۶۴k token از ابتدا قرار داشت، عملاً تأثیری بر پاسخ‌ها نداشت<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. به‌طور کلی برای اغلب LLM‌های منبع‌باز مشاهده شده که حافظه مؤثر واقعی آن‌ها کمتر از نیمی از طول زمینه پیش‌بینی‌شده است<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. پژوهشگران این امر را با ویژگی‌های آموزش مرتبط می‌دانند: حتی اگر مدل به‌طور رسمی روی دنباله‌های بلند آموزش ببیند، موقعیت‌های بسیار دور در داده‌ها بسیار کمتر از موقعیت‌های اولیه ظاهر می‌شوند، به همین دلیل مدل در انتهای پنجره **آموزش‌ناکافی** می‌ماند<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. در مجموعه داده‌های معمول، فراوانی ظهور دنباله‌های بسیار بلند به‌صورت نمایی کاهش می‌یابد<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. این توزیع «چپ‌چرخیده» موقعیت‌ها باعث می‌شود مدل زمینه نزدیک را به‌مراتب بهتر از زمینه دور یاد بگیرد<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. راه‌حل می‌تواند هم انتخاب و برچسب‌گذاری دقیق‌تر داده‌های آموزشی و هم روش‌های ویژه جبران‌کننده موقعیت‌های آموزش‌ناکافی باشد<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. در کل، غلبه بر این محدودیت حوزه‌ای فعال از پژوهش است<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>.

## روش‌های گسترش پنجره زمینه

گسترش پنجره زمینه LLM نیازمند ترکیبی از بهبودهای معماری و الگوریتمی است. جهت‌گیری‌های اصلی به‌کاررفته در آثار امروزی عبارتند از:

- **آموزش روی دنباله‌های بلند**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. رویکرد آشکار — تأمین نمونه‌های آموزشی برای مدل که با طول زمینه مورد نظر قابل مقایسه باشند. یادگیری برنامه‌ای (curriculum learning) بر اساس طول تمرین می‌شود: به‌تدریج اندازه متن‌ها را در طول آموزش افزایش دهیم<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. همچنین از تکنیک‌هایی مانند تجمیع گرادیان و پیش‌پردازش‌های ویژه داده استفاده می‌شود<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.
- **بهینه‌سازی مکانیزم attention**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. از آنجا که self-attention استاندارد هزینه‌های مربعی دارد، جایگزین‌هایی به‌طور فعال بررسی می‌شوند: sparse attention، sliding window، تجزیه چندبُعدی زمینه و غیره<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. برای نمونه، **Ring Attention** — روشی برای بهینه‌سازی attention پیشنهادشده توسط IBM است که بار محاسباتی را برای دنباله‌های بلند کاهش می‌دهد<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. در مدل IBM Granite، افزودن ring attention امکان افزایش قابل توجه زمینه را فراهم کرد<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>.
- **بهبود کدگذاری موقعیتی**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. بخش مهم transformer — روش کدگذاری موقعیت‌های token است<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. کدگذارهای موقعیت مطلق کلاسیک خارج از طولی که بر آن آموزش دیده‌اند به‌خوبی برون‌یابی نمی‌کنند<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. بنابراین برای زمینه بلند از موقعیت‌های نسبی و روش‌های دیگر استفاده می‌شود<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. برای مثال، مدل Granite در نسخه با زمینه ۱۲۸k از موقعیت مطلق به کدگذاری token بر اساس **موقعیت نسبی** تغییر یافت<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. **کدگذاری موقعیتی چرخشی (ROPE)** به‌طور گسترده‌ای به‌کار می‌رود<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup> که موقعیت نسبی token‌های دور را بهتر حفظ می‌کند و امکان مقیاس‌پذیری زمینه را فراهم می‌آورد<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. رویکرد دیگر — Attention with Linear Biases (ALiBi) — انحراف خطی فزاینده‌ای را برای فواصل بزرگ در مکانیزم attention وارد می‌کند<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. ترکیب چنین تکنیک‌هایی — برای نمونه، مقیاس‌گذاری فرکانس پایه ROPE (همان‌طور که در LLaMA 3 پیاده‌سازی شده) — اکنون برای پشتیبانی مدل‌ها از پنجره‌ای با ۱۰۰k+ token به‌کار می‌رود<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>.
- **حافظه و فشرده‌سازی زمینه**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. مسیر جایگزین — نه افزایش مستقیم طول پنجره، بلکه **بازنمایی فشرده** ورودی بلند است<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. برای نمونه، یکی از فناوری‌های IBM این است که مدل با کمک یک LLM دیگر بازنمایی فشرده‌شده (خلاصه) متن بلند تولید می‌کند<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>. رویکرد دیگر — اتصال **حافظه بلندمدت** خارجی یا پایگاه‌های دانش: مدل حقایق مهم را خارج از پنجره زمینه خود ذخیره کرده و در صورت نیاز آن‌ها را بارگذاری می‌کند<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>. گزینه اخیر در قالب روش‌هایی شناخته‌شده به عنوان **retrieval-augmented generation (RAG)** توسعه یافته است<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>.

مهم است توجه داشته باشیم که هر یک از استراتژی‌های برشمرده‌شده بهایی دارد<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. آموزش روی زمینه‌های بلند نیازمند منابع محاسباتی عظیم و داده‌های به‌دقت انتخاب‌شده است<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. مکانیزم‌های جدید attention و موقعیت‌بندی، معماری مدل را پیچیده‌تر کرده و گاهی کیفیت را روی متن‌های کوتاه کاهش می‌دهند<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. از این رو مهندسان باید به‌دقت میان اندازه پنجره، پایداری آموزش و عملکرد نهایی مدل تعادل برقرار کنند<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.

## زمینه بزرگ در برابر بازیابی اطلاعات (RAG)

رشد حداکثر زمینه در LLM‌ها به صدها هزار و بیشتر token بحثی را درباره نیاز به پایگاه‌های دانش خارجی و الگوریتم‌های جستجو با چنین قابلیت‌هایی برانگیخت<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. اگر تمام اطلاعات مرتبط به‌طور مستقیم در پنجره زمینه جا بگیرد، مدل به‌طور نظری می‌تواند بدون مراجعه به منابع خارجی پاسخ دهد<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. برخی پژوهشگران بر این باورند که با افزایش پنجره، روش‌هایی مانند **retrieval-augmented generation (RAG)** — که در آن مدل از پیش متون استخراج‌شده از پایگاه را دریافت می‌کند — ممکن است اهمیت خود را از دست بدهند<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. در تأیید این نظر، به‌عنوان نمونه، افت اطلاعات در مرحله بازیابی اشاره می‌شود: جستجو تنها چند سند برتر را بازمی‌گرداند، در حالی که «prompt stuffing» (گنجاندن مستقیم داده‌ها در درخواست) به مدل اجازه می‌دهد تمام اطلاعات زمینه را یکجا دریافت کند<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. پژوهشگر IBM، Pin-Yu Chen، اشاره می‌کند که هیچ‌کس نمی‌خواهد با پیکربندی RAG دست و پنجه نرم کند، اگر بتوان همه کتاب‌ها و اسناد موردنیاز را به‌طور مستقیم به مدل بارگذاری کرد<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

اما دیدگاه مخالف این است که حتی پنجره بسیار بزرگ **نیاز به RAG را از بین نمی‌برد**<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. نمایندگان IBM و سایر متخصصان تأکید می‌کنند که **به‌روز بودن داده‌ها و کنترل آن‌ها** مشکل جدی باقی می‌ماند<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>. مدل با زمینه عظیم باز هم چیزی را که در داده‌های آموزشی‌اش نبوده نمی‌داند — مثلاً اخبار امروز را<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>. برای گنجاندن فوری اطلاعات تازه بر اساس درخواست، مکانیزم retriever ضروری است<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>. علاوه بر این، در کاربردهای سازمانی، RAG امکان می‌دهد حقایق را به‌صورت گزینشی از مخازن محافظت‌شده استخراج کند، حقوق دسترسی را رعایت کرده و اطلاعات محرمانه اضافی را فاش نسازد<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>. سرانجام، ملاحظات اقتصادی نیز اهمیت دارند: پردازش میلیون‌ها token «بی‌فایده» گران است و اغلب منطقی‌تر است ابتدا چند قطعه واقعاً مرتبط پیدا کرد (با کاهش زمینه) تا اینکه هر بار مدل را وادار کرد ورودی هزارصفحه‌ای بخواند<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. به همین دلایل، RAG فعلاً به‌عنوان مؤلفه مهمی از کاربردهای هوش مصنوعی باقی می‌ماند<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>، و توصیه می‌شود از پنجره‌های زمینه بزرگ با احتیاط استفاده شود<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>. احتمالاً **رویکردهای ترکیبی** — ترکیب زمینه گسترش‌یافته (برای ذخیره داده‌های پرکاربرد به‌صورت کش، Cache-Augmented Generation) و بازیابی انتخابی دانش جدید از منابع خارجی — به معماری بهینه تبدیل خواهند شد<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-meibel-impact-8)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-meibel-impact-8)</sup>.

## کاربردها و چشم‌اندازها

افزایش زمینه در دسترس، دامنه وظایف قابل‌حل توسط مدل‌های زبانی را به‌طور چشمگیری گسترش می‌دهد. **خلاصه‌سازی و تحلیل اسناد بلند** — یکی از کاربردهای بلاواسطه است<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. مدلی با پنجره ۱۰۰k token قادر است در یک درخواست یک گزارش حجیم، کتاب یا مستندات فنی را بخواند و خلاصه یا پاسخ به پرسش‌ها ارائه دهد<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. این امر در حقوق (تجزیه و تحلیل و خلاصه‌نویسی قراردادها)، علم (مرور خودکار ادبیات)، تحلیل کسب‌وکار کاربرد می‌یابد. برای نمونه، Claude با موفقیت رمان «گتسبی بزرگ» را به‌طور کامل (~۷۲٬۰۰۰ token) پردازش کرده و توانست در چند ثانیه ویرایش‌های دقیق را در متن شناسایی کند<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>.

**پشتیبانی از گفتگوهای طولانی**<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. برای چت‌بات‌ها، زمینه بزرگ به معنای توانایی به‌خاطر سپردن ده‌ها و صدها نوبت صحبت است<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. پنجره گسترش‌یافته همچنین امکان یکپارچه‌سازی داده‌های مرجع گسترده در گفتگو را فراهم می‌کند<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.

**برنامه‌نویسی و کار با کد**<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-meibel-impact-8)</sup>. در وظایف مرتبط با تحلیل کد منبع، زمینه بلند بسیار ارزشمند بوده است<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-meibel-impact-8)</sup>. کد اغلب در میان فایل‌های متعددی توزیع است؛ برای ارائه پاسخ درست، مدل باید «بزرگ‌ترین» بخش ممکن از پایگاه کد را «ببیند»<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-meibel-impact-8)</sup>. پژوهش‌های IBM نشان داد که گسترش زمینه کیفیت مدل‌ها را در وظایف تولید کد به‌طور قابل توجهی افزایش می‌دهد<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>. مدل Granite با پنجره ۱۲۸k token قادر است در درخواست حجم بزرگی از مستندات کتابخانه‌ها را دریافت کند<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup>.

**کاربردهای چندوجهی (Multimodal)**<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. جدیدترین مدل‌ها (مانند LLaMA 4 و Gemini که قبلاً ذکر شدند) چندوجهی هستند و می‌توانند نه‌تنها متن بلکه انواع دیگری از داده‌ها (صدا، تصویر، ویدئو) را نیز به‌عنوان ورودی دریافت کنند<sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-anthropic-100k-3)</sup>. زمینه بزرگ اینجا کمک می‌کند، برای نمونه، ضبط‌های صوتی بلند (رونویسی مکالمات) یا ویدئو (دنباله‌ای از فریم‌ها با توضیحات) را به‌طور کامل تحلیل کرد<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. گزارش شده که مدل Gemini 1.5 با پنجره ۱ میلیون token قادر است تا **۱ ساعت صدا یا ۳ ساعت ویدئو** را بدون از دست دادن جزئیات مهم در زمینه نگه دارد<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. این چشم‌اندازهایی را برای رونویسی و خلاصه‌سازی خودکار جلسات چندساعته، فیلم‌ها و غیره می‌گشاید<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>.

علی‌رغم دستاوردهای چشمگیر، متخصصان تأکید می‌کنند که زمینه بزرگ — **نسخه‌ای برای همه دردها نیست**<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-meibel-impact-8)</sup>، بلکه ابزاری است که نیاز به استفاده آگاهانه دارد<sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-meibel-impact-8)</sup>. این امر الزامات زیرساختی (حافظه، سرعت پردازش) را به‌طور قابل توجهی افزایش داده و پیاده‌سازی مدل‌ها را گران‌تر می‌کند<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>. بنابراین در هنگام توسعه سیستم‌های مبتنی بر LLM توصیه می‌شود به‌دقت ارزیابی شود که چه حجمی از زمینه واقعاً برای وظیفه موردنظر لازم است و رویکردها با هم ترکیب شوند<sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup>. با این حال، روند آشکار است: مدل‌های آینده تلاش خواهند کرد زمینه طولانی‌تر را با استفاده مؤثر از آن ترکیب کنند<sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup>. حل مشکلات فعلی (مقیاس‌پذیری attention، آموزش روی دنباله‌های بلند، رفع «فراموشی» میانه) به LLM‌های نسل بعدی اجازه می‌دهد با حجم‌های اطلاعاتی بزرگ‌تری کار کنند و در عین حال دقت و انسجام خود را حفظ کنند<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>. این امر مرزهای کاربردپذیری هوش مصنوعی را به‌طور قابل توجهی گسترش خواهد داد — از دستیار کامل گرفته تا سیستم‌های تحلیلی پیچیده<sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup>.

## منابع

- 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

## یادداشت‌ها

<sup>[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-ibm-context-1)</sup> <sup>[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-datanorth-context-2)</sup> <sup>[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-meibel-impact-8)</sup> <sup>[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-anthropic-100k-3)</sup> <sup>[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-cloudflare-llama4-4)</sup> <sup>[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-f5-rag-5)</sup> <sup>[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-lost-in-middle-6)</sup> <sup>[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_note-arxiv-short-context-7)</sup> \</references\>

1.  <span id="cite_note-ibm-context-1">↑ <sup>[1.00](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-0)</sup> <sup>[1.01](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-1)</sup> <sup>[1.02](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-2)</sup> <sup>[1.03](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-3)</sup> <sup>[1.04](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-4)</sup> <sup>[1.05](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-5)</sup> <sup>[1.06](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-6)</sup> <sup>[1.07](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-7)</sup> <sup>[1.08](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-8)</sup> <sup>[1.09](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-9)</sup> <sup>[1.10](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-10)</sup> <sup>[1.11](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-11)</sup> <sup>[1.12](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-12)</sup> <sup>[1.13](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-13)</sup> <sup>[1.14](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-14)</sup> <sup>[1.15](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-15)</sup> <sup>[1.16](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-16)</sup> <sup>[1.17](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-17)</sup> <sup>[1.18](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-18)</sup> <sup>[1.19](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-19)</sup> <sup>[1.20](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-20)</sup> <sup>[1.21](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-21)</sup> <sup>[1.22](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-22)</sup> <sup>[1.23](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-23)</sup> <sup>[1.24](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-24)</sup> <sup>[1.25](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-25)</sup> <sup>[1.26](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-26)</sup> <sup>[1.27](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-ibm-context_1-27)</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">[۱]</a></span>
2.  <span id="cite_note-datanorth-context-2">↑ <sup>[2.00](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-0)</sup> <sup>[2.01](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-1)</sup> <sup>[2.02](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-2)</sup> <sup>[2.03](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-3)</sup> <sup>[2.04](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-4)</sup> <sup>[2.05](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-5)</sup> <sup>[2.06](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-6)</sup> <sup>[2.07](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-7)</sup> <sup>[2.08](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-8)</sup> <sup>[2.09](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-9)</sup> <sup>[2.10](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-10)</sup> <sup>[2.11](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-11)</sup> <sup>[2.12](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-12)</sup> <sup>[2.13](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-13)</sup> <sup>[2.14](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-14)</sup> <sup>[2.15](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-15)</sup> <sup>[2.16](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-16)</sup> <sup>[2.17](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-17)</sup> <sup>[2.18](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-18)</sup> <sup>[2.19](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-19)</sup> <sup>[2.20](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-20)</sup> <sup>[2.21](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-21)</sup> <sup>[2.22](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-22)</sup> <sup>[2.23](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-23)</sup> <sup>[2.24](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-24)</sup> <sup>[2.25](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-25)</sup> <sup>[2.26](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-26)</sup> <sup>[2.27](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-27)</sup> <sup>[2.28](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-28)</sup> <sup>[2.29](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-29)</sup> <sup>[2.30](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-30)</sup> <sup>[2.31](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-31)</sup> <sup>[2.32](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-32)</sup> <sup>[2.33](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-33)</sup> <sup>[2.34](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-34)</sup> <sup>[2.35](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-datanorth-context_2-35)</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">[۲]</a></span>
3.  <span id="cite_note-anthropic-100k-3">↑ <sup>[3.00](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-anthropic-100k_3-0)</sup> <sup>[3.01](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-anthropic-100k_3-1)</sup> <sup>[3.02](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-anthropic-100k_3-2)</sup> <sup>[3.03](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-anthropic-100k_3-3)</sup> <sup>[3.04](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-anthropic-100k_3-4)</sup> <sup>[3.05](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-anthropic-100k_3-5)</sup> <sup>[3.06](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-anthropic-100k_3-6)</sup> <sup>[3.07](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-anthropic-100k_3-7)</sup> <sup>[3.08](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-anthropic-100k_3-8)</sup> <sup>[3.09](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-anthropic-100k_3-9)</sup> <sup>[3.10](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-anthropic-100k_3-10)</sup> «Introducing 100K Context Windows». *Anthropic Blog*. <a href="https://www.anthropic.com/news/100k-context-windows" class="external autonumber" rel="nofollow">[۳]</a></span>
4.  <span id="cite_note-cloudflare-llama4-4">↑ <sup>[4.0](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-cloudflare-llama4_4-0)</sup> <sup>[4.1](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-cloudflare-llama4_4-1)</sup> <sup>[4.2](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-cloudflare-llama4_4-2)</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">[۴]</a></span>
5.  <span id="cite_note-f5-rag-5">↑ <sup>[5.00](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-0)</sup> <sup>[5.01](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-1)</sup> <sup>[5.02](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-2)</sup> <sup>[5.03](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-3)</sup> <sup>[5.04](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-4)</sup> <sup>[5.05](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-5)</sup> <sup>[5.06](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-6)</sup> <sup>[5.07](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-7)</sup> <sup>[5.08](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-8)</sup> <sup>[5.09](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-9)</sup> <sup>[5.10](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-10)</sup> <sup>[5.11](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-11)</sup> <sup>[5.12](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-12)</sup> <sup>[5.13](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-f5-rag_5-13)</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">[۵]</a></span>
6.  <span id="cite_note-lost-in-middle-6">↑ <sup>[6.0](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-lost-in-middle_6-0)</sup> <sup>[6.1](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-lost-in-middle_6-1)</sup> <sup>[6.2](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-lost-in-middle_6-2)</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">[۶]</a></span>
7.  <span id="cite_note-arxiv-short-context-7">↑ <sup>[7.00](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-0)</sup> <sup>[7.01](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-1)</sup> <sup>[7.02](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-2)</sup> <sup>[7.03](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-3)</sup> <sup>[7.04](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-4)</sup> <sup>[7.05](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-5)</sup> <sup>[7.06](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-6)</sup> <sup>[7.07](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-7)</sup> <sup>[7.08](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-8)</sup> <sup>[7.09](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-9)</sup> <sup>[7.10](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-10)</sup> <sup>[7.11](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-11)</sup> <sup>[7.12](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-arxiv-short-context_7-12)</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">[۷]</a></span>
8.  <span id="cite_note-meibel-impact-8">↑ <sup>[8.0](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-meibel-impact_8-0)</sup> <sup>[8.1](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-meibel-impact_8-1)</sup> <sup>[8.2](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-meibel-impact_8-2)</sup> <sup>[8.3](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-meibel-impact_8-3)</sup> <sup>[8.4](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-meibel-impact_8-4)</sup> <sup>[8.5](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-meibel-impact_8-5)</sup> <sup>[8.6](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-meibel-impact_8-6)</sup> <sup>[8.7](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%D9%BE%D9%86%D8%AC%D8%B1%D9%87_%D8%B2%D9%85%DB%8C%D9%86%D9%87#cite_ref-meibel-impact_8-7)</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">[۸]</a></span>