--- title: "Kontextablak" source: "https://systems-analysis.info/int/Kontextablak" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Kontextablak" language: "hu" categories: - "Category:Core LLM concepts" - "Category:Hungarian" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" revision_id: 3478 wiki_created_at: 2026-09-06T23:21:24Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:21:24Z downloaded_at: 2026-09-07T22:57:11Z --- # Kontextablak **Kontextusablak** a nagy nyelvi modellekben (NYM) – az a maximális szöveges információmennyiség (tokenekben mérve), amelyet a modell képes figyelembe venni a válasz generálásakor[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Más szóval ez a modell egyfajta „munkamemóriája", amely meghatározza, mennyi szöveget (beleértve mind a felhasználó eredeti kérését, mind a modell által korábban generált mondatokat) képes egyszerre a kontextusban tartani[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). A kontextusablak méretét **tokenekben** mérik – szöveg feltételes egységeiben (szavak, azok töredékei vagy karakterek), amelyekre a bemenet a modell általi feldolgozáshoz felbontásra kerül[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). A generált válaszok összefüggősége és aktualitása közvetlenül függ a kontextusablak hosszától: a nagy kontextusmennyiség lehetővé teszi a modell számára, hogy jobban figyelembe vegye az előzményadatokat, fenntartsa a hosszú párbeszédek részleteit, és ne veszítse el az értelmet hosszú dokumentumokkal való munkában[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). ## A kontextusablak méretének fejlődése Az első transformer alapú nyelvi modellek viszonylag kis kontextusablakkal rendelkeztek. Például 2018–2019-ben a kontextus maximális hossza körülbelül **512–1024 token** volt[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). A GPT-3 modell (2020) már egyszerre akár **2048 tokent** is feldolgozott[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). A ChatGPT működésének kezdetén (2022) a kontextus korlátja kb. **4000 token** volt (körülbelül 3000 szó), ami korlátozta a beszélgetés hosszát – kb. 3000 szó túllépésekor a chatbot „elveszett", és témán kívüli hallucinációkat produkált[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). A modern csúcsmodellek jelentősen megemelték ezt a határt: a GPT-4 például **8192** és **32 768 tokenes** ablakú verziókban érhető el[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1), az Anthropic Claude modellje pedig 2023-ban **100 000 tokenes** ablakot kapott (körülbelül 75 000 szó, azaz néhány száz oldalnyi szöveg)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-anthropic-100k-3). 2024-re megjelentek a kb. **128 000 tokenes** kontextusú modellek (például a Meta LLaMA 3.1)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2), sőt akár **1 millió tokenes** kontextussal rendelkezők is (Google Gemini 1.5 Pro)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). 2025-ben bejelentették a LLAMA 4 Scout modellt, rekord méretű, akár **10 millió tokenes** kontextusablakkal[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-cloudflare-llama4-4), ami tízezer oldalnyi szövegnek felel meg[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5). Ezek az extrém értékek azonban nagyrészt elméletiek: a memória és a tanítási adatok korlátai miatt a modell a gyakorlatban nem képes teljes mértékben kihasználni a teljes 10 milliós kontextust[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5). Mindazonáltal a kontextusablak növelésére irányuló verseny a NYM fejlődésének új szakaszává vált, amely fontosságában a modellek paramétereinek növekedéséhez hasonlítható[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Az alábbiakban néhány modell maximális kontexthosszára látható példa: - GPT-3 – kb. 2048 tokenig[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2) - GPT-4 – 8192 token (alap verzió) és legfeljebb 32 768 a kiterjesztett verzióban[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1) - Anthropic Claude – legfeljebb 100 000 token[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-anthropic-100k-3) - LLaMA 3.1 – legfeljebb 128 000 token[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2) - Google Gemini 1.5 Pro – legfeljebb 1 000 000 token[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2) - Meta LLAMA 4 Scout – bejelentett maximum 10 000 000 token[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-cloudflare-llama4-4) A kontextusablak növekedése gyökeresen kiterjeszti a modellek lehetőségeit[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-anthropic-100k-3). Ha 32 000 token körülbelül 50 oldalnyi szövegnek felel meg, akkor 100 000 token kb. 75 000 szónak felel meg[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-anthropic-100k-3). A modell másodpercek alatt képes feldolgozni ekkora mennyiséget, például elemezni egy teljes regényt vagy műszaki jelentést, megtalálva a szükséges részleteket[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-anthropic-100k-3). Így a hosszú kontextusú modellek képesek egész könyveket, nagy dokumentumkészleteket vagy hosszú párbeszédeket memóriában tartani, ami új alkalmazási területeket nyit meg – a részletes összefoglalástól és a kereszt-dokumentumos kérdés-válasz elemzéstől a nagy forráskódrészletek kezeléséig. ## A hosszú kontextus korlátai és problémái A kontextusablak növelése komoly technikai és gyakorlati kihívásokkal jár[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Ezek közül a legfontosabb a **számítási összetettség kombinatorikus növekedése**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). A transformerekben az önfigyelmi mechanizmus a szekvencia hosszával négyzetes összetettségű: a kontextus hosszának megkétszerezésekor a szükséges memória- és számítási igény nagyjából négyszeresére nő[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Például az 1024 tokenről 4096 tokenre való áttérés elméletileg ~16-szorosára növeli az erőforrás-igényt[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Ez korlátozásokat jelent mind a tanítási szakaszban (ahol a túl hosszú szekvenciák a GPU memóriakorlátai és a tanítási idő miatt nehezen kezelhetők), mind a modell alkalmazási szakaszában – a hosszú kérések jelentősen lassítják a válaszgenerálást, és drágábbá teszik azt a kereskedelmi API-k használatakor[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). A bemeneti tokenek feldolgozásáért általában díjat számítanak fel, ezért a modellnek benyújtott hosszabb szövegek közvetlenül arányosan növelik a válasz költségét[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). **Információs túlterhelés** – egy másik fontos tényező[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Bár a nagy ablak lehetővé teszi, hogy több adatot adjunk a modellnek, a részletek túlsága ahhoz vezethet, hogy a modell **nem emeli ki a lényegest a „zajból\\**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). A kutatások azt mutatják, hogy a modern NYM-ek egyenlőtlenül érzékelik a releváns információt: hajlamosak nagyobb figyelmet fordítani a hosszú kontextusbemenet elején vagy végén elhelyezett tényekre (elsőbbségi és újabbiság-effektus), és sokkal rosszabbul vonnak ki ismereteket egy nagy dokumentum közepéről[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-lost-in-middle-6). A prompt túlzsúfolása felesleges részletekkel képes **csökkenteni a válasz pontosságát**[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-lost-in-middle-6). Így egy bizonyos határon túl a kontextus növelése kontraproduktív lehet[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Ennek gyakorlati következménye az a javaslat, hogy a hosszú kérésbe csak a valóban szükséges adatokat vegyük fel, és a kontextust úgy strukturáljuk, hogy a kulcsinformáció az üzenet elejéhez (vagy végéhez) közel legyen[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Ezenfelül a gyakorlatban ellentmondást fedeztek fel az ablak névleges hossza és a modell által **ténylegesen használt** hossz között[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-arxiv-short-context-7). Sok modell nem tud egyforma hatékonysággal dolgozni a teljes rendelkezésre álló hosszon – tényleges kontextusmélységük lényegesen kisebb a maximálisnál[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-arxiv-short-context-7). Például a 128k tanított kontextussal rendelkező LLaMA 3.1 modell tesztjeiben a kezdettől számított ~64k tokenen túl lévő információ gyakorlatilag nem befolyásolta a válaszokat[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-arxiv-short-context-7). Általánosan megállapítható a legtöbb nyílt NYM esetében, hogy tényleges effektív memóriájuk az előírt kontexthossz felénél kevesebb[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-arxiv-short-context-7). A kutatók ezt a tanítás sajátosságaival hozzák összefüggésbe: még ha a modell formálisan hosszú szekvenciákon edz is, a legtávolabbi pozíciók az adatokban sokkal ritkábban fordulnak elő, mint a koraiak, ezért a modell **alultanított a kontextusablak végén**[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-arxiv-short-context-7). A tipikus korpuszokban a nagyon hosszú szekvenciák előfordulási gyakorisága exponenciálisan csökken[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-arxiv-short-context-7). Ez a „balra tolódott" pozícióeloszlás ahhoz vezet, hogy a modell a közeli kontextust sokkal jobban elsajátítja, mint a távolit[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-arxiv-short-context-7). A megoldás lehet mind a tanítási adatok gondosabb kiválasztása és annotálása, mind az alultanított pozíciókat kompenzáló speciális módszerek[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-arxiv-short-context-7). Összességében e korlát leküzdése aktív kutatási terület[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-arxiv-short-context-7). ## A kontextusablak bővítésének módszerei A NYM kontextusablakának bővítése architekturális és algoritmikai fejlesztések kombinációját igényli. A modern munkákban alkalmazott főbb irányok a következők: - **Tanítás hosszú szekvenciákon**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). A kézenfekvő megközelítés az, hogy a modellt a kívánt kontexthosszhoz hasonló méretű tanítási példákkal látjuk el. Gyakorlat a hossz szerinti curriculum learning: fokozatosan növelni a szövegek méretét a tanítás során[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Alkalmaznak olyan technikákat is, mint a gradiens akkumuláció és az adatok speciális előfeldolgozása[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). - **A figyelmi mechanizmus optimalizálása**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Mivel az önfigyelem szabványos formájának négyzetes költségei vannak, aktívan vizsgálnak alternatívákat: ritka figyelem (sparse attention), csúszóablak (sliding window), a kontextus többdimenziós felosztása stb.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Például a **Ring Attention** – az IBM által javasolt figyelemoptimalizálási módszer – csökkenti a számítási terhelést hosszú szekvenciák esetén[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Az IBM Granite modelljébe a gyűrűs figyelem bevezetése lehetővé tette a kontextus jelentős növelését[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). - **Pozíciókódolás fejlesztése**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). A transformer lényeges eleme a tokenek pozícióinak kódolási módja[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). A klasszikus abszolút pozíciókódolók rosszul extrapolálnak a tanítási hosszon túlra[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Ezért hosszú kontextus esetén relatív pozíciókat és más módszereket alkalmaznak[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Például a Granite modell 128k kontextusú verziójában az abszolút pozícióról **relatív pozíció** szerinti tokenkódolásra váltottak[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Széles körben alkalmazzák a **rotatív pozíciókódolást (RoPE)**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2), amely jobban megőrzi a távoli tokenek kölcsönös elhelyezkedését, és lehetővé teszi a kontextus skálázását[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Egy másik megközelítés – az Attention with Linear Biases (ALiBi) – lineárisan növekvő eltolást vezet be a figyelmi mechanizmusban a nagy távolságokra vonatkozóan[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Az ilyen technikák kombinációja – például a RoPE alap-frekvenciájának skálázása (ahogy az a LLaMA 3-ban megvalósul) – jelenleg azt a célt szolgálja, hogy a modellek 100k+ tokenes ablakot támogathassanak[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-arxiv-short-context-7). - **Memória és kontextustömörítés**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Alternatív út: nem közvetlenül növelni az ablak hosszát, hanem a hosszú bemenetet **kompakt módon ábrázolni**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Például az IBM egyik technológiája abban áll, hogy a modell egy másik NYM segítségével tömörített reprezentációt (összefoglalót) generál a hosszú szövegről[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5). Egy másik megközelítés a külső **hosszú távú memória** vagy tudásbázisok csatlakoztatása: a modell a kontextusablakán kívül tárolja a fontos tényeket, és szükség esetén betölti azokat[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5). Ez utóbbi változat a **retrieval-augmented generation (RAG)** nevű módszerek formájában fejlődött tovább[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5). Fontos megjegyezni, hogy a felsorolt stratégiák mindegyikének megvan a maga ára[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). A hosszú kontextusokon való tanítás hatalmas számítási erőforrásokat és gondosan összeállított adatokat igényel[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Az új figyelmi mechanizmusok és pozíciók bonyolítják a modell architektúráját, és néha csökkentik a teljesítményt rövid szövegeken[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Ezért a mérnököknek gondosan kell egyensúlyt tartaniuk az ablakméret, a tanítás stabilitása és a modell végső teljesítménye között[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). ## Nagy kontextusok vs. információkinyerés (RAG) A NYM maximális kontextusának több százezer vagy több tokenre való növekedése vitát indított arról, hogy szükség van-e külső tudásbázisokra és keresési algoritmusokra ilyen modellképességek esetén[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Ha minden releváns információ közvetlenül belefér a kontextusablakba, a modell elméletileg képes válaszolni külső forrásokhoz való fordulás nélkül[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Egyes kutatók feltételezik, hogy az ablak növekedésével a **retrieval-augmented generation (RAG)** típusú módszerek – amikor a modell előzetesen az adatbázisból kinyert szövegeket kap – elveszíthetik aktualitásukat[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Ezt támasztja alá például a kinyerési szakasz információvesztése: a keresés csak néhány top-dokumentumot ad vissza, míg a „prompt-stuffing" (adatok közvetlen beépítése a kérésbe) lehetővé teszi, hogy a modell az összes kontextuális információt egyszerre kapja meg[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Az IBM kutatója, Pin-Yu Chen megjegyzi, hogy senki sem akar bajlódni a RAG beállításával, ha egyszerűen be lehet tölteni a modellbe az összes szükséges könyvet és dokumentumot egyszerre[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Azonban az ellentétes álláspont szerint még egy nagyon nagy ablak **sem szünteti meg a RAG iránti igényt**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Az IBM képviselői és más szakértők hangsúlyozzák, hogy az **adatok aktualitása és ellenőrzése** komoly problémák maradnak[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5). A hatalmas kontextusú modell sem tud olyasmit, ami nem szerepelt a tanítási adataiban – például a mai nap hírei[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5). A friss információk igény szerinti gyors beépítéséhez szükséges a retriever mechanizmus[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5). Ráadásul vállalati alkalmazásokban a RAG lehetővé teszi, hogy tényeket szelektíven hozzunk be védett tárolókból, betartva a hozzáférési jogokat és nem fedve fel felesleges bizalmas adatokat[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5). Végül a gazdasági megfontolások is fontosak: millió tokenek „felesleges" feldolgozása drága mulatság, és sokszor okosabb előbb megkeresni néhány valóban releváns részletet (csökkentve a kontextust), mint minden alkalommal egy ezeroldalnyi bemenetet olvastatni a modellel[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). Ezen okok miatt a RAG egyelőre fontos eleme marad az MI-alkalmazásoknak[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5), a nagy kontextusablakokat pedig körültekintően ajánlott alkalmazni[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5). Valószínűleg a **hibrid megközelítések** – a kiterjesztett kontextus (a gyakran használt adatok gyorsítótárban való tárolására, Cache-Augmented Generation) és a külső forrásokból való szelektív új tudáskinyerés kombinációja – lesznek az optimális architektúra[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-meibel-impact-8)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-meibel-impact-8). ## Alkalmazások és perspektívák A rendelkezésre álló kontextus növekedése jelentősen bővíti a nyelvi modellek által megoldható feladatok körét. A **hosszú dokumentumok összefoglalása és elemzése** az egyik közvetlen alkalmazás[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-anthropic-100k-3). A 100k tokenes ablakú modell egyetlen kérésben képes elolvasni egy terjedelmes jelentést, könyvet vagy műszaki dokumentációt, és összefoglalót vagy kérdésekre adott válaszokat produkálni[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-anthropic-100k-3). Ez alkalmazást talál a jogtudományban (szerződések elemzése és kivonatosítása), a tudományban (automatikus irodalomáttekintés) és az üzleti elemzésben. A Claude például sikeresen dolgozta fel A nagy Gatsby teljes regényét (~72 000 token), és másodpercek alatt képes volt azonosítani a szövegben végrehajtott apró módosításokat[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-anthropic-100k-3). **Hosszú párbeszédek támogatása**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). A chatbotok számára a nagy kontextus azt jelenti, hogy képesek megjegyezni tucatnyi vagy százszámra menő replikát[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). A kiterjesztett ablak lehetővé teszi kiterjedt referenciaadatok integrálását a beszélgetésbe is[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). **Programozás és kóddal való munkavégzés**[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-meibel-impact-8). A forráskód-elemzéssel kapcsolatos feladatokban a hosszú kontextus különösen értékesnek bizonyult[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-meibel-impact-8). A kód gyakran sok fájlban oszlik el; helyes válasz adásához a modellnek a kódbázis minél nagyobb részét kell „látnia\\[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-meibel-impact-8). Az IBM kutatásai kimutatták, hogy a kontextus bővítése észrevehetően javítja a modellek teljesítményét kódgenerálási feladatokban[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). A 128k tokenes ablakú Granite modell képes a kérésben nagy mennyiségű könyvtári dokumentációt befogadni[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-ibm-context-1). **Multimodális alkalmazások**[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-anthropic-100k-3). A legújabb modellek (mint a már említett LLaMA 4, Gemini) multimodálisak, és nemcsak szöveget, hanem más adattípusokat is képesek fogadni bemenetként (hang, képek, videó)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-anthropic-100k-3). A nagy kontextus itt segít például hosszú hangfelvételek (beszélgetések átirataival) vagy videók (képkockák sorozatával és leírásokkal) teljes egészében való elemzésében[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Közlések szerint a Gemini 1.5 modell 1M tokenes ablakával képes a kontextusban tartani akár **1 óra hanganyagot vagy 3 óra videót** a fontos részletek elvesztése nélkül[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). Ez perspektívákat nyit többórás megbeszélések, filmek stb. automatikus átírása és összefoglalása előtt[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). A lenyűgöző eredmények ellenére a szakértők hangsúlyozzák, hogy a nagy kontextus **nem csodaszer**[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-meibel-impact-8), hanem egy eszköz, amely hozzáértő használatot igényel[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-meibel-impact-8). Jelentősen megnöveli az infrastrukturális követelményeket (memória, teljesítmény), és megdrágítja a modellek bevezetését[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5). Ezért NYM-alapú rendszerek fejlesztésekor ajánlott gondosan felmérni, valójában mekkora kontextus szükséges az adott feladathoz, és kombinálni a megközelítéseket[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-f5-rag-5). A tendencia azonban egyértelmű: a jövőbeli modellek egyre hosszabb kontextust fognak ötvözni annak hatékony kihasználásával[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-datanorth-context-2). A jelenlegi problémák megoldása (a figyelem skálázása, a hosszú szekvenciákon való tanítás, a „közép-elfelejtés\\ kiküszöbölése) lehetővé teszi az új generációs NYM-ek számára, hogy még nagyobb információmennyiséggel dolgozzanak, miközben pontosak és következetesek maradnak[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-arxiv-short-context-7). Ez lényegesen kiterjeszti az MI alkalmazhatóságának határait – a teljes értékű asszisztenstől a komplex elemzési rendszerekig[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_note-arxiv-short-context-7). ## Hivatkozások - 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 ## Megjegyzések 1. ↑ [1.00](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-0) [1.01](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-1) [1.02](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-2) [1.03](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-3) [1.04](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-4) [1.05](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-5) [1.06](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-6) [1.07](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-7) [1.08](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-8) [1.09](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-9) [1.10](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-10) [1.11](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-11) [1.12](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-12) [1.13](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-13) [1.14](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-14) [1.15](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-15) [1.16](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-16) [1.17](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-17) [1.18](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-18) [1.19](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-19) [1.20](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-20) [1.21](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-21) [1.22](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-22) [1.23](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-23) [1.24](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-24) [1.25](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-25) [1.26](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-ibm-context_1-26) «Why larger LLM context windows are all the rage». *IBM Research Blog*. [1] 2. ↑ [2.00](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-0) [2.01](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-1) [2.02](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-2) [2.03](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-3) [2.04](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-4) [2.05](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-5) [2.06](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-6) [2.07](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-7) [2.08](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-8) [2.09](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-9) [2.10](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-10) [2.11](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-11) [2.12](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-12) [2.13](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-13) [2.14](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-14) [2.15](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-15) [2.16](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-16) [2.17](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-17) [2.18](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-18) [2.19](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-19) [2.20](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-20) [2.21](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-21) [2.22](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-22) [2.23](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-23) [2.24](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-24) [2.25](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-25) [2.26](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-26) [2.27](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-27) [2.28](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-28) [2.29](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-29) [2.30](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-30) [2.31](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-31) [2.32](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-32) [2.33](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-33) [2.34](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-datanorth-context_2-34) «Context Length in LLMs: What Is It and Why It Is Important». *DataNorth Blog*. [2] 3. ↑ [3.00](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-anthropic-100k_3-0) [3.01](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-anthropic-100k_3-1) [3.02](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-anthropic-100k_3-2) [3.03](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-anthropic-100k_3-3) [3.04](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-anthropic-100k_3-4) [3.05](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-anthropic-100k_3-5) [3.06](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-anthropic-100k_3-6) [3.07](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-anthropic-100k_3-7) [3.08](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-anthropic-100k_3-8) [3.09](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-anthropic-100k_3-9) «Introducing 100K Context Windows». *Anthropic Blog*. [3] 4. ↑ [4.0](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-cloudflare-llama4_4-0) [4.1](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-cloudflare-llama4_4-1) «Meta's Llama 4 is now available on Workers AI». *Cloudflare Blog*. [4] 5. ↑ [5.00](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-0) [5.01](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-1) [5.02](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-2) [5.03](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-3) [5.04](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-4) [5.05](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-5) [5.06](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-6) [5.07](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-7) [5.08](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-8) [5.09](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-9) [5.10](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-10) [5.11](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-11) [5.12](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-f5-rag_5-12) «RAG in the Era of LLMs with 10 Million Token Context Windows». *F5 Labs Blog*. [5] 6. ↑ [6.0](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-lost-in-middle_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-lost-in-middle_6-1) 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/Kontextablak#cite_ref-arxiv-short-context_7-0) [7.01](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-arxiv-short-context_7-1) [7.02](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-arxiv-short-context_7-2) [7.03](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-arxiv-short-context_7-3) [7.04](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-arxiv-short-context_7-4) [7.05](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-arxiv-short-context_7-5) [7.06](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-arxiv-short-context_7-6) [7.07](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-arxiv-short-context_7-7) [7.08](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-arxiv-short-context_7-8) [7.09](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-arxiv-short-context_7-9) [7.10](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-arxiv-short-context_7-10) [7.11](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-arxiv-short-context_7-11) 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/Kontextablak#cite_ref-meibel-impact_8-0) [8.1](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-meibel-impact_8-1) [8.2](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-meibel-impact_8-2) [8.3](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-meibel-impact_8-3) [8.4](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-meibel-impact_8-4) [8.5](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-meibel-impact_8-5) [8.6](https://systems-analysis.info/int/Kontextablak#cite_ref-meibel-impact_8-6) «Understanding the Impact of Increasing LLM Context Windows». *Meibel Blog*. [8]