--- title: "Context window — หน้าต่างบริบทใน LLM" source: "https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Context_window_—_หน้าต่างบริบทใน_LLM" language: "th" categories: - "Category:Core LLM concepts" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Thai" revision_id: 1215 wiki_created_at: 2026-09-06T22:45:13Z wiki_modified_at: 2026-09-06T22:45:13Z downloaded_at: 2026-09-07T22:44:43Z --- # Context window — หน้าต่างบริบทใน LLM **หน้าต่างบริบท** ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) คือปริมาณข้อมูลข้อความสูงสุด (วัดในหน่วย token) ที่โมเดลสามารถนำมาพิจารณาในการสร้างคำตอบ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) กล่าวอีกนัยหนึ่ง นี่คือ "หน่วยความจำในการทำงาน" ของโมเดล ซึ่งกำหนดว่าโมเดลสามารถเก็บข้อความ (ทั้งคำถามต้นฉบับของผู้ใช้และประโยคที่โมเดลสร้างขึ้นก่อนหน้า) ไว้ในบริบทได้พร้อมกันมากเพียงใด[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) ขนาดของหน้าต่างบริบทวัดเป็น **token** ซึ่งเป็นหน่วยข้อความพื้นฐาน (คำ ส่วนหนึ่งของคำ หรือตัวอักษร) ที่ใช้แบ่งข้อมูลนำเข้าสำหรับการประมวลผลโดยโมเดล[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) ความยาวของหน้าต่างบริบทส่งผลโดยตรงต่อความสอดคล้องและความแม่นยำของคำตอบที่สร้างขึ้น บริบทขนาดใหญ่ช่วยให้โมเดลพิจารณาข้อมูลก่อนหน้าได้ดียิ่งขึ้น รักษารายละเอียดในบทสนทนาที่ยาวนาน และไม่สูญเสียความหมายเมื่อทำงานกับเอกสารขนาดใหญ่[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) ## วิวัฒนาการของขนาดหน้าต่างบริบท โมเดลภาษาแบบ transformer รุ่นแรกมีหน้าต่างบริบทที่ค่อนข้างเล็ก ตัวอย่างเช่น ในปี 2018-2019 ความยาวบริบทสูงสุดอยู่ที่ประมาณ **512-1024 token**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) โมเดล GPT-3 (2020) ประมวลผลได้ถึง **2048 token** ต่อครั้ง[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) เมื่อเริ่มต้นใช้งาน ChatGPT (2022) ขีดจำกัดบริบทอยู่ที่ประมาณ **4000 token** (ราว 3000 คำ) ซึ่งจำกัดความยาวของการสนทนา เมื่อเกิน ~3000 คำ แชทบอตจะเริ่ม "สับสน" และเกิดการ hallucinate นอกหัวข้อ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) โมเดล flagship ในยุคปัจจุบันได้เพิ่มขีดจำกัดนี้อย่างมีนัยสำคัญ GPT-4 พร้อมใช้งานในเวอร์ชันที่มีหน้าต่าง **8192** และ **32,768 token**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) ในขณะที่โมเดล Claude จาก Anthropic ได้รับหน้าต่าง **100,000 token** ในปี 2023 (ประมาณ 75,000 คำ หรือหลายร้อยหน้าของข้อความ)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-anthropic-100k-3) ภายในปี 2024 มีโมเดลที่มีบริบทประมาณ **128,000 token** ปรากฏขึ้น (เช่น LLaMA 3.1 จาก Meta)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) และแม้กระทั่งถึง **1 ล้าน token** (Google Gemini 1.5 Pro)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) ในปี 2025 ได้มีการประกาศ LLAMA 4 Scout พร้อมหน้าต่างบริบทที่ทำลายสถิติสูงถึง **10 ล้าน token**[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-cloudflare-llama4-4) ซึ่งเทียบเท่ากับข้อความหลายหมื่นหน้า[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) อย่างไรก็ตาม ค่าที่สุดขีดเหล่านี้ส่วนใหญ่เป็นเชิงทฤษฎี เนื่องจากข้อจำกัดด้านหน่วยความจำและข้อมูลสำหรับการฝึกไม่อนุญาตให้โมเดลใช้บริบท 10 ล้าน token ได้ครบถ้วนในทางปฏิบัติ[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) อย่างไรก็ดี การแข่งขันเพื่อขยายหน้าต่างบริบทได้กลายเป็นขั้นตอนใหม่ในการพัฒนา LLM ซึ่งมีความสำคัญเทียบเท่ากับการเพิ่มจำนวนพารามิเตอร์ของโมเดล[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) ด้านล่างนี้คือตัวอย่างความยาวบริบทสูงสุดของโมเดลต่าง ๆ: - GPT-3 – สูงถึง ~2048 token[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) - GPT-4 – 8192 token (เวอร์ชันมาตรฐาน) และสูงถึง 32,768 ในเวอร์ชันขยาย[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) - Anthropic Claude – สูงถึง 100,000 token[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-anthropic-100k-3) - LLaMA 3.1 – สูงถึง 128,000 token[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) - Google Gemini 1.5 Pro – สูงถึง 1,000,000 token[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) - Meta LLAMA 4 Scout – ประกาศสูงถึง 10,000,000 token[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-cloudflare-llama4-4) การเติบโตของหน้าต่างบริบทขยายความสามารถของโมเดลอย่างเป็นรูปธรรม[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-anthropic-100k-3) หาก 32,000 token เทียบเท่ากับประมาณ 50 หน้าของข้อความ 100,000 token ก็ประมาณ 75,000 คำ[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-anthropic-100k-3) โมเดลสามารถประมวลผลปริมาณดังกล่าวได้ในเวลาเพียงไม่กี่วินาที เช่น วิเคราะห์นิยายทั้งเล่มหรือรายงานทางเทคนิค และระบุรายละเอียดที่ต้องการ[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-anthropic-100k-3) ดังนั้น โมเดลที่มีบริบทยาวสามารถจดจำหนังสือทั้งเล่ม ชุดเอกสารขนาดใหญ่ หรือบทสนทนายาว ซึ่งเปิดรูปแบบการใช้งานใหม่ ตั้งแต่การสรุปโดยละเอียดและการวิเคราะห์คำถาม-คำตอบข้ามเอกสาร ไปจนถึงการทำงานกับส่วนขนาดใหญ่ของซอร์สโค้ด ## ข้อจำกัดและปัญหาของบริบทระยะยาว การขยายหน้าต่างบริบทนำมาซึ่งความท้าทายทางเทคนิคและเชิงปฏิบัติที่สำคัญ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) ความท้าทายหลักคือ **การเพิ่มขึ้นแบบ combinatorial ของความซับซ้อนในการคำนวณ**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) ใน transformer กลไก self-attention มีความซับซ้อนแบบ quadratic ตามความยาวของลำดับ เมื่อความยาวบริบทเพิ่มขึ้นสองเท่า หน่วยความจำและการคำนวณที่ต้องการจะเพิ่มขึ้นประมาณสี่เท่า[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) ตัวอย่างเช่น การเปลี่ยนจากบริบท 1024 token เป็น 4096 token จะเพิ่มการใช้ทรัพยากรในทางทฤษฎีประมาณ 16 เท่า[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) สิ่งนี้กำหนดข้อจำกัดทั้งในขั้นตอนการฝึก (ซึ่งลำดับที่ยาวมากเป็นเรื่องยากเนื่องจากข้อจำกัดด้านหน่วยความจำ GPU และเวลาในการฝึก) และในขั้นตอนการใช้งานโมเดล ซึ่งคำขอที่ยาวจะทำให้การสร้างคำตอบช้าลงอย่างมากและมีราคาแพงขึ้นเมื่อใช้ API เชิงพาณิชย์[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) โดยทั่วไปจะมีการเรียกเก็บเงินสำหรับการประมวลผล token ขาเข้า ดังนั้นข้อความที่ยาวที่ส่งให้โมเดลจะเพิ่มต้นทุนของคำตอบตามสัดส่วน[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) **ข้อมูลล้นเกิน** เป็นอีกปัจจัยสำคัญ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) แม้ว่าหน้าต่างขนาดใหญ่จะช่วยให้ป้อนข้อมูลให้โมเดลได้มากขึ้น แต่รายละเอียดที่มากเกินไปอาจทำให้โมเดล **ไม่สามารถระบุสิ่งสำคัญท่ามกลาง "สัญญาณรบกวน"** ได้[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) การวิจัยแสดงให้เห็นว่า LLM ในปัจจุบันรับรู้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องอย่างไม่สม่ำเสมอ โดยมีแนวโน้มที่จะให้ความสนใจกับข้อเท็จจริงที่วางไว้ที่ต้นหรือปลายของข้อมูลนำเข้าบริบทยาว (เอฟเฟกต์ primacy และ recency) และดึงความรู้จากส่วนกลางของเอกสารขนาดใหญ่ได้แย่กว่ามาก[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-lost-in-middle-6) การยัด prompt ด้วยรายละเอียดที่ไม่จำเป็นอาจ **ลดความแม่นยำของคำตอบ**[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-lost-in-middle-6) ดังนั้น หลังจากขีดจำกัดหนึ่ง การเพิ่มปริมาณบริบทอาจส่งผลเสีย[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) ผลทางปฏิบัติคือคำแนะนำให้รวมเฉพาะข้อมูลที่จำเป็นจริง ๆ ในคำขอที่ยาว และจัดโครงสร้างบริบทเพื่อให้ข้อมูลสำคัญอยู่ใกล้จุดเริ่มต้น (หรือจุดสิ้นสุด) ของข้อความ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) นอกจากนี้ ในทางปฏิบัติพบว่ามีความแตกต่างระหว่างความยาวหน้าต่างตามชื่อและสิ่งที่โมเดล **ใช้งานได้จริง**[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) โมเดลจำนวนมากไม่สามารถทำงานได้ดีเท่ากันกับความยาวที่มีอยู่ทั้งหมด โดยความลึกของบริบทที่มีประสิทธิภาพจริงน้อยกว่าค่าสูงสุดอย่างมีนัยสำคัญ[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) ตัวอย่างเช่น ใน LLaMA 3.1 ที่ฝึกด้วยบริบท 128k ในการทดสอบพบว่าข้อมูลที่อยู่เกิน ~64k token จากจุดเริ่มต้นแทบไม่มีผลต่อคำตอบ[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) โดยรวมแล้วสำหรับ LLM แบบเปิดส่วนใหญ่พบว่าหน่วยความจำที่ใช้งานได้จริงน้อยกว่าครึ่งหนึ่งของความยาวบริบทที่กำหนด[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) นักวิจัยเชื่อมโยงสิ่งนี้กับลักษณะของการฝึก แม้ว่าโมเดลจะได้รับการฝึกอย่างเป็นทางการบนลำดับที่ยาว แต่ตำแหน่งที่ไกลมากปรากฏในข้อมูลน้อยกว่าตำแหน่งแรกมาก ทำให้โมเดล **ฝึกไม่เพียงพอที่ปลายหน้าต่าง**[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) ในคลังข้อมูลทั่วไป ความถี่ของการปรากฏของลำดับที่ยาวมากลดลงแบบ exponential[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) การกระจายตำแหน่งที่ "เอนเอียงไปทางซ้าย" นี้ทำให้โมเดลเรียนรู้บริบทที่ใกล้ได้ดีกว่าบริบทที่ไกลอย่างมีนัยสำคัญ[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) วิธีแก้ไขอาจรวมถึงการคัดเลือกและกำกับข้อมูลฝึกที่ละเอียดขึ้น รวมถึงวิธีการเฉพาะที่ชดเชยตำแหน่งที่ฝึกไม่เพียงพอ[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) โดยรวมแล้วการเอาชนะข้อจำกัดนี้เป็นพื้นที่วิจัยที่กำลังดำเนินอยู่[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) ## วิธีการขยายหน้าต่างบริบท การขยายหน้าต่างบริบทของ LLM ต้องอาศัยการผสมผสานระหว่างการปรับปรุงสถาปัตยกรรมและอัลกอริทึม แนวทางหลักที่ใช้ในงานวิจัยสมัยใหม่ได้แก่: - **การฝึกบนลำดับยาว**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) แนวทางที่ชัดเจนคือจัดหาตัวอย่างการฝึกให้โมเดลซึ่งเทียบได้กับความยาวบริบทที่ต้องการ ใช้ curriculum learning ตามความยาว โดยค่อย ๆ เพิ่มขนาดข้อความในระหว่างการฝึก[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) นอกจากนี้ยังใช้เทคนิคต่าง ๆ เช่น gradient accumulation และการประมวลผลข้อมูลเบื้องต้นแบบพิเศษ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) - **การปรับปรุงกลไก attention**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) เนื่องจาก self-attention มาตรฐานมีต้นทุนแบบ quadratic จึงมีการวิจัยทางเลือกอย่างแข็งขัน ได้แก่ sparse attention, sliding window, การแบ่งบริบทแบบหลายมิติ และอื่น ๆ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) ตัวอย่างเช่น **Ring Attention** เป็นวิธีปรับปรุง attention ที่เสนอโดย IBM ซึ่งลดภาระการคำนวณสำหรับลำดับยาว[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) ในโมเดล IBM Granite การเพิ่ม ring attention ช่วยให้ขยายบริบทได้อย่างมีนัยสำคัญ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) - **การปรับปรุง positional encoding**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) ส่วนสำคัญที่สุดของ transformer คือวิธีการ encode ตำแหน่งของ token[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) encoder ตำแหน่งแบบ absolute คลาสสิกทำ extrapolation นอกเหนือความยาวที่ฝึกไว้ได้ไม่ดี[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) ดังนั้น สำหรับบริบทยาวจึงใช้ตำแหน่งแบบ relative และวิธีการอื่น ๆ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) ตัวอย่างเช่น โมเดล Granite ในเวอร์ชัน 128k บริบทได้เปลี่ยนจากตำแหน่ง absolute เป็นการ encode token ตาม **ตำแหน่ง relative**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) มีการใช้ **rotary positional encoding (RoPE)** อย่างแพร่หลาย[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) ซึ่งรักษาตำแหน่งสัมพัทธ์ของ token ที่อยู่ห่างออกไปได้ดีกว่าและอนุญาตให้ scale บริบท[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) อีกแนวทางหนึ่งคือ Attention with Linear Biases (ALiBi) ซึ่งนำ bias ที่เพิ่มขึ้นเชิงเส้นสำหรับระยะทางที่ไกลมาเข้าสู่กลไก attention[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) การรวมเทคนิคเหล่านี้ เช่น การ scale ความถี่พื้นฐานของ RoPE (ตามที่ใช้ใน LLaMA 3) ถูกนำมาใช้ในปัจจุบันเพื่อให้โมเดลรองรับหน้าต่าง 100k+ token[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) - **หน่วยความจำและการบีบอัดบริบท**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) แนวทางทางเลือกคือไม่เพิ่มความยาวหน้าต่างโดยตรง แต่ **แทนข้อมูลนำเข้าที่ยาวอย่างกระชับ**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) ตัวอย่างเช่น เทคโนโลยีหนึ่งของ IBM คือโมเดลสร้างการแทนแบบบีบอัด (สรุป) ของข้อความยาวโดยใช้ LLM อีกตัว[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) อีกแนวทางหนึ่งคือการเชื่อมต่อ **หน่วยความจำระยะยาว** หรือฐานความรู้ภายนอก โดยโมเดลเก็บข้อเท็จจริงสำคัญนอกหน้าต่างบริบทและโหลดเมื่อจำเป็น[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) ตัวเลือกหลังได้รับการพัฒนาในรูปแบบของวิธีการที่เรียกว่า **retrieval-augmented generation (RAG)**[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) สิ่งสำคัญที่ต้องสังเกตคือแต่ละกลยุทธ์ที่กล่าวถึงมีราคาของมันเอง[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) การฝึกบนบริบทยาวต้องการทรัพยากรการคำนวณมหาศาลและข้อมูลที่คัดเลือกอย่างรอบคอบ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) กลไก attention และ positional encoding ใหม่ทำให้สถาปัตยกรรมโมเดลซับซ้อนขึ้นและบางครั้งลดคุณภาพบนข้อความสั้น[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) ดังนั้นวิศวกรจึงต้องสร้างสมดุลระหว่างขนาดหน้าต่าง ความเสถียรของการฝึก และประสิทธิภาพสุดท้ายของโมเดลอย่างรอบคอบ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) ## บริบทขนาดใหญ่ vs การดึงข้อมูล (RAG) การเติบโตของบริบทสูงสุดใน LLM ไปสู่หลายแสน token และมากกว่านั้นได้จุดประกายการถกเถียงว่ายังจำเป็นต้องมีฐานความรู้ภายนอกและอัลกอริทึมการค้นหาอยู่หรือไม่เมื่อโมเดลมีความสามารถเช่นนี้[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) หากข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดสามารถใส่ลงในหน้าต่างบริบทโดยตรงได้ โมเดลก็สามารถตอบโดยไม่ต้องเข้าถึงแหล่งข้อมูลภายนอกในทางทฤษฎี[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) นักวิจัยบางคนเสนอว่าด้วยการขยายหน้าต่าง วิธีการอย่าง **retrieval-augmented generation (RAG)** ซึ่งโมเดลได้รับข้อความที่ดึงมาจากฐานข้อมูลล่วงหน้า อาจสูญเสียความเกี่ยวข้อง[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) สิ่งที่สนับสนุนสิ่งนี้รวมถึงการสูญเสียข้อมูลในขั้นตอนการดึงข้อมูล การค้นหาส่งคืนเพียงเอกสารอันดับต้น ๆ ในขณะที่ "prompt stuffing" (การรวมข้อมูลโดยตรงในคำขอ) ช่วยให้ป้อนข้อมูลบริบททั้งหมดให้โมเดลได้ครบถ้วน[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) นักวิจัยของ IBM Pin-Yu Chen ตั้งข้อสังเกตว่าไม่มีใครต้องการยุ่งกับการตั้งค่า RAG หากสามารถโหลดหนังสือและเอกสารที่ต้องการทั้งหมดลงในโมเดลได้โดยตรง[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) อย่างไรก็ตาม มุมมองตรงข้ามคือแม้แต่หน้าต่างขนาดใหญ่มาก **ก็ไม่ได้ขจัดความต้องการ RAG**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) ตัวแทนของ IBM และผู้เชี่ยวชาญคนอื่น ๆ เน้นย้ำว่า **ความทันสมัยของข้อมูลและการควบคุม** ยังคงเป็นปัญหาสำคัญ[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) โมเดลที่มีบริบทขนาดใหญ่ยังคงไม่รู้ข้อมูลที่ไม่ได้อยู่ในข้อมูลการฝึก เช่น ข่าวในวันนี้[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) กลไก retriever จำเป็นสำหรับการรวมข้อมูลใหม่อย่างรวดเร็วตามคำขอ[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) นอกจากนี้ ในแอปพลิเคชันระดับองค์กร RAG ช่วยให้ดึงข้อเท็จจริงจากที่เก็บข้อมูลที่มีการป้องกันได้อย่างเลือกสรร โดยเคารพสิทธิ์การเข้าถึงและไม่เปิดเผยข้อมูลลับที่ไม่จำเป็น[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) สุดท้ายการพิจารณาทางเศรษฐกิจก็มีความสำคัญเช่นกัน การประมวลผล token ล้าน ๆ ตัว "โดยไม่จำเป็น" เป็นเรื่องแพง และมักสมเหตุสมผลกว่าที่จะค้นหาตอนแรกเพียงไม่กี่ส่วนที่เกี่ยวข้องจริง ๆ (ลดบริบท) มากกว่าให้โมเดลอ่านข้อมูลนำเข้าหลายพันหน้าทุกครั้ง[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) ด้วยเหตุผลเหล่านี้ RAG ยังคงเป็นส่วนประกอบสำคัญของแอปพลิเคชัน AI[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) และแนะนำให้ใช้หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่อย่างรอบคอบ[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) น่าจะเป็น **แนวทางแบบ hybrid** ซึ่งผสมผสานบริบทที่ขยายแล้ว (สำหรับเก็บข้อมูลที่ใช้บ่อยในรูปแบบแคช หรือ Cache-Augmented Generation) และการดึงข้อมูลความรู้ใหม่จากแหล่งภายนอกอย่างเลือกสรร ที่จะกลายเป็นสถาปัตยกรรมที่เหมาะสมที่สุด[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-meibel-impact-8)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-meibel-impact-8) ## การประยุกต์ใช้และแนวโน้ม การเพิ่มขึ้นของบริบทที่มีอยู่ขยายขอบเขตของงานที่โมเดลภาษาสามารถแก้ไขได้อย่างมีนัยสำคัญ **การสรุปและการวิเคราะห์เอกสารยาว** เป็นหนึ่งในการประยุกต์ใช้โดยตรง[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-anthropic-100k-3) โมเดลที่มีหน้าต่าง 100k token สามารถอ่านรายงานขนาดใหญ่ หนังสือ หรือเอกสารทางเทคนิค และสร้างสรุปหรือตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาได้ในคำขอเดียว[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-anthropic-100k-3) สิ่งนี้มีการประยุกต์ใช้ในกฎหมาย (การวิเคราะห์และการสรุปสัญญา) วิทยาศาสตร์ (การทบทวนวรรณกรรมอัตโนมัติ) และการวิเคราะห์ธุรกิจ ตัวอย่างเช่น Claude ประมวลผลนิยาย "The Great Gatsby" ทั้งเล่ม (~72,000 token) ได้สำเร็จ และสามารถระบุการแก้ไขจุดเล็กในข้อความได้ในเวลาไม่กี่วินาที[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-anthropic-100k-3) **การรองรับบทสนทนาที่ยาวนาน**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) สำหรับแชทบอต บริบทขนาดใหญ่หมายความว่าสามารถจดจำบรรทัดโต้ตอบได้หลายสิบถึงหลายร้อยบรรทัด[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) หน้าต่างที่ขยายยังช่วยให้รวมข้อมูลอ้างอิงขนาดใหญ่ในการสนทนา[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) **การเขียนโปรแกรมและการทำงานกับโค้ด**[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-meibel-impact-8) ในงานที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ซอร์สโค้ด บริบทยาวพิสูจน์ว่ามีคุณค่าเป็นพิเศษ[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-meibel-impact-8) โค้ดมักกระจายอยู่ในหลายไฟล์ เพื่อให้คำตอบที่ถูกต้อง โมเดลต้องสามารถ "มองเห็น" ส่วนที่ใหญ่ที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ของฐานโค้ด[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-meibel-impact-8) การวิจัยของ IBM แสดงให้เห็นว่าการขยายบริบทช่วยปรับปรุงคุณภาพของโมเดลในงาน code generation อย่างเห็นได้ชัด[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) โมเดล Granite ที่มีหน้าต่าง 128k token สามารถรับเอกสาร library ปริมาณมากในคำขอ[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) **แอปพลิเคชัน multimodal**[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-anthropic-100k-3) โมเดลล่าสุด (เช่น LLaMA 4 และ Gemini ที่กล่าวถึงข้างต้น) เป็น multimodal และสามารถรับข้อมูลนำเข้าไม่เพียงแค่ข้อความ แต่ยังรวมถึงประเภทข้อมูลอื่น ๆ (เสียง รูปภาพ วิดีโอ)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-anthropic-100k-3) บริบทขนาดใหญ่ช่วยในการวิเคราะห์การบันทึกเสียงที่ยาว (การถอดความการสนทนา) หรือวิดีโอ (ลำดับเฟรมพร้อมคำอธิบาย) ได้อย่างครบถ้วน[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) รายงานว่าโมเดล Gemini 1.5 ที่มีหน้าต่าง 1 ล้าน token สามารถรักษาบริบทได้ถึง **เสียง 1 ชั่วโมงหรือวิดีโอ 3 ชั่วโมง** โดยไม่สูญเสียรายละเอียดสำคัญ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) สิ่งนี้เปิดมุมมองสำหรับการถอดความและสรุปอัตโนมัติของการประชุมหลายชั่วโมง ภาพยนตร์ และอื่น ๆ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) แม้จะมีความสำเร็จที่น่าประทับใจ ผู้เชี่ยวชาญเน้นย้ำว่าบริบทขนาดใหญ่ **ไม่ใช่ยาวิเศษ**[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-meibel-impact-8) แต่เป็นเครื่องมือที่ต้องใช้อย่างชาญฉลาด[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-meibel-impact-8) มันเพิ่มความต้องการด้านโครงสร้างพื้นฐานอย่างมาก (หน่วยความจำ ความเร็ว) และเพิ่มต้นทุนในการปรับใช้โมเดล[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) ดังนั้นเมื่อพัฒนาระบบที่ใช้ LLM จึงแนะนำให้ประเมินอย่างรอบคอบว่าต้องการบริบทปริมาณเท่าใดสำหรับงานนั้น ๆ และรวมแนวทางต่าง ๆ เข้าด้วยกัน[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) อย่างไรก็ดี แนวโน้มชัดเจน โมเดลในอนาคตจะมุ่งหมายรวมบริบทที่ยาวขึ้นเรื่อย ๆ เข้ากับการใช้งานที่มีประสิทธิภาพ[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) การแก้ปัญหาในปัจจุบัน (การ scale attention การฝึกบนลำดับยาว การขจัด "การลืมตรงกลาง") จะช่วยให้ LLM รุ่นใหม่ดำเนินการกับข้อมูลปริมาณมากยิ่งขึ้น ขณะที่ยังคงความแม่นยำและความสอดคล้อง[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) สิ่งนี้จะขยายขอบเขตการประยุกต์ใช้ AI อย่างมีนัยสำคัญ ตั้งแต่ผู้ช่วยที่สมบูรณ์แบบไปจนถึงระบบวิเคราะห์ที่ซับซ้อน[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) ## ลิงก์อ้างอิง - 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 ## หมายเหตุ [\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-ibm-context-1) [\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-datanorth-context-2) [\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-meibel-impact-8) [\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-anthropic-100k-3) [\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-cloudflare-llama4-4) [\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-f5-rag-5) [\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-lost-in-middle-6) [\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_note-arxiv-short-context-7) \ 1. ↑ [1.00](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-0) [1.01](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-1) [1.02](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-2) [1.03](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-3) [1.04](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-4) [1.05](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-5) [1.06](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-6) [1.07](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-7) [1.08](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-8) [1.09](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-9) [1.10](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-10) [1.11](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-11) [1.12](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-12) [1.13](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-13) [1.14](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-14) [1.15](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-15) [1.16](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-16) [1.17](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-17) [1.18](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-18) [1.19](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-19) [1.20](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-20) [1.21](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-21) [1.22](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-22) [1.23](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-23) [1.24](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-24) [1.25](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-25) [1.26](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-26) [1.27](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-ibm-context_1-27) «Why larger LLM context windows are all the rage». *IBM Research Blog*. [1] 2. ↑ [2.00](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-0) [2.01](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-1) [2.02](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-2) [2.03](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-3) [2.04](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-4) [2.05](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-5) [2.06](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-6) [2.07](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-7) [2.08](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-8) [2.09](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-9) [2.10](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-10) [2.11](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-11) [2.12](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-12) [2.13](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-13) [2.14](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-14) [2.15](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-15) [2.16](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-16) [2.17](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-17) [2.18](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-18) [2.19](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-19) [2.20](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-20) [2.21](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-21) [2.22](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-22) [2.23](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-23) [2.24](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-24) [2.25](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-25) [2.26](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-26) [2.27](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-27) [2.28](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-28) [2.29](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-29) [2.30](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-30) [2.31](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-31) [2.32](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-32) [2.33](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-33) [2.34](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-34) [2.35](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-datanorth-context_2-35) «Context Length in LLMs: What Is It and Why It Is Important». *DataNorth Blog*. [2] 3. ↑ [3.00](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-anthropic-100k_3-0) [3.01](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-anthropic-100k_3-1) [3.02](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-anthropic-100k_3-2) [3.03](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-anthropic-100k_3-3) [3.04](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-anthropic-100k_3-4) [3.05](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-anthropic-100k_3-5) [3.06](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-anthropic-100k_3-6) [3.07](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-anthropic-100k_3-7) [3.08](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-anthropic-100k_3-8) [3.09](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-anthropic-100k_3-9) [3.10](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-anthropic-100k_3-10) «Introducing 100K Context Windows». *Anthropic Blog*. [3] 4. ↑ [4.0](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-cloudflare-llama4_4-0) [4.1](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-cloudflare-llama4_4-1) [4.2](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-cloudflare-llama4_4-2) «Meta's Llama 4 is now available on Workers AI». *Cloudflare Blog*. [4] 5. ↑ [5.00](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-0) [5.01](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-1) [5.02](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-2) [5.03](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-3) [5.04](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-4) [5.05](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-5) [5.06](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-6) [5.07](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-7) [5.08](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-8) [5.09](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-9) [5.10](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-10) [5.11](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-11) [5.12](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-12) [5.13](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-f5-rag_5-13) «RAG in the Era of LLMs with 10 Million Token Context Windows». *F5 Labs Blog*. [5] 6. ↑ [6.0](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-lost-in-middle_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-lost-in-middle_6-1) [6.2](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-lost-in-middle_6-2) Liu, Shi et al. (2023). «Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts». *arXiv*. [6] 7. ↑ [7.00](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-0) [7.01](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-1) [7.02](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-2) [7.03](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-3) [7.04](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-4) [7.05](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-5) [7.06](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-6) [7.07](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-7) [7.08](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-8) [7.09](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-9) [7.10](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-10) [7.11](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-11) [7.12](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-arxiv-short-context_7-12) Yang, Qingyu et al. (2024). «Why Does the Effective Context Length of LLMs Fall Short?». *arXiv*. [7] 8. ↑ [8.0](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-meibel-impact_8-0) [8.1](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-meibel-impact_8-1) [8.2](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-meibel-impact_8-2) [8.3](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-meibel-impact_8-3) [8.4](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-meibel-impact_8-4) [8.5](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-meibel-impact_8-5) [8.6](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-meibel-impact_8-6) [8.7](https://systems-analysis.info/int/Context_window_%E2%80%94_%E0%B8%AB%E0%B8%99%E0%B9%89%E0%B8%B2%E0%B8%95%E0%B9%88%E0%B8%B2%E0%B8%87%E0%B8%9A%E0%B8%A3%E0%B8%B4%E0%B8%9A%E0%B8%97%E0%B9%83%E0%B8%99_LLM#cite_ref-meibel-impact_8-7) «Understanding the Impact of Increasing LLM Context Windows». *Meibel Blog*. [8]