--- title: "Okno kontekstowe" source: "https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe" wiki: "systems-analysis.info/int" article: "Okno_kontekstowe" language: "pl" categories: - "Category:Core LLM concepts" - "Category:Large language models" - "Category:Machine learning" - "Category:Polish" revision_id: 5026 wiki_created_at: 2026-09-06T23:43:27Z wiki_modified_at: 2026-09-06T23:43:27Z downloaded_at: 2026-09-07T23:06:24Z --- # Okno kontekstowe **Okno kontekstowe** w dużych modelach językowych (DML) — to maksymalna ilość informacji tekstowej (w tokenach), którą model jest w stanie uwzględnić podczas formułowania odpowiedzi[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Innymi słowy, jest to swego rodzaju „pamięć robocza" modelu, określająca, ile tekstu (włącznie zarówno z oryginalnym zapytaniem użytkownika, jak i wcześniej wygenerowanymi frazami modelu) może ona jednocześnie przechowywać w kontekście[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Rozmiar okna kontekstowego mierzony jest w **tokenach** — umownych jednostkach tekstu (słowach, ich fragmentach lub znakach), na które dane wejściowe są dzielone w celu przetworzenia przez model[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Od długości okna kontekstowego bezpośrednio zależy spójność i trafność generowanych odpowiedzi: duży rozmiar kontekstu pozwala modelowi lepiej uwzględniać wcześniejsze informacje, utrzymywać szczegóły długich dialogów i nie gubić sensu podczas pracy z obszernymi dokumentami[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). ## Ewolucja rozmiarów okna kontekstowego Pierwsze transformerowe modele językowe miały stosunkowo niewielkie okno kontekstowe. Na przykład w latach 2018–2019 maksymalna długość kontekstu wynosiła około **512–1024 tokenów**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Model GPT-3 (2020) przetwarzał już do **2048 tokenów** jednorazowo[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Na początku działania ChatGPT (2022) limit kontekstu wynosił około **4000 tokenów** (około 3000 słów), co ograniczało długość rozmowy — przy przekroczeniu ~3000 słów chatbot zaczynał „gubić wątek" i halucynować poza tematem[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Współczesne flagowe modele znacząco podniosły ten próg: GPT-4 jest dostępny w wersjach z oknem **8192** i **32 768 tokenów**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1), a model Claude firmy Anthropic w 2023 roku otrzymał okno o pojemności **100 000 tokenów** (około 75 tysięcy słów, czyli kilkaset stron tekstu)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-anthropic-100k-3). Do 2024 roku pojawiły się modele z kontekstem rzędu **128 tysięcy tokenów** (na przykład LLaMA 3.1 firmy Meta)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2), a nawet do **1 miliona tokenów** (Google Gemini 1.5 Pro)[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). W 2025 roku ogłoszono LLAMA 4 Scout z rekordowym oknem kontekstowym do **10 milionów tokenów**[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-cloudflare-llama4-4), co odpowiada tekstowi o objętości dziesiątek tysięcy stron[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5). Jednak tak ekstremalne wartości są w dużej mierze teoretyczne: ograniczenia pamięci i danych treningowych nie pozwalają modelowi w pełni wykorzystać całego 10-milionowego kontekstu w praktyce[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5). Niemniej jednak wyścig o powiększanie okna kontekstowego stał się nowym etapem rozwoju DML, porównywalnym rangą z wzrostem liczby parametrów modeli[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Poniżej przedstawiono przykłady maksymalnej długości kontekstu dla wybranych modeli: - GPT-3 – do ~2048 tokenów[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2) - GPT-4 – 8192 tokenów (wersja standardowa) i do 32 768 w wersji rozszerzonej[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1) - Anthropic Claude – do 100 000 tokenów[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-anthropic-100k-3) - LLaMA 3.1 – do 128 000 tokenów[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2) - Google Gemini 1.5 Pro – do 1 000 000 tokenów[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2) - Meta LLAMA 4 Scout – deklarowane do 10 000 000 tokenów[\[4\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-cloudflare-llama4-4) Wzrost okna kontekstowego radykalnie rozszerza możliwości modeli[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-anthropic-100k-3). Jeśli 32 tysiące tokenów odpowiada około 50 stronom tekstu, to 100 tysięcy tokenów to około 75 tysięcy słów[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-anthropic-100k-3). Model jest w stanie przetworzyć taki wolumen w ciągu kilku sekund — na przykład przeanalizować całą powieść lub raport techniczny, wyodrębniając potrzebne szczegóły[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-anthropic-100k-3). Modele z długim kontekstem mogą zatem przechowywać w pamięci całe książki, duże zestawy dokumentów lub długie dialogi, co otwiera nowe scenariusze zastosowań — od szczegółowego streszczania i krzyżowego pytania-odpowiedzi na wielu dokumentach po pracę z dużymi fragmentami kodu źródłowego. ## Ograniczenia i problemy długiego kontekstu Zwiększanie okna kontekstowego wiąże się z poważnymi wyzwaniami technicznymi i praktycznymi[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Najważniejszym z nich jest **kombinatoryczny wzrost złożoności obliczeniowej**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). W transformerach mechanizm self-attention ma kwadratową złożoność względem długości sekwencji: przy podwojeniu długości kontekstu wymagana ilość pamięci i obliczeń wzrasta około czterokrotnie[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Na przykład przejście z kontekstu 1024 tokenów do 4096 tokenów teoretycznie zwiększa zużycie zasobów ~16-krotnie[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Nakłada to ograniczenia zarówno na etap treningu (gdzie zbyt długie sekwencje są trudne do wykorzystania ze względu na ograniczenia pamięci GPU i czas treningu), jak i na etap zastosowania modelu — długie zapytania znacząco spowalniają generowanie odpowiedzi i zwiększają jej koszt przy korzystaniu z komercyjnych API[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Za przetwarzanie tokenów wejściowych zazwyczaj pobierana jest opłata, więc długie teksty przesyłane do modelu wprost proporcjonalnie podnoszą koszt odpowiedzi[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). **Przeciążenie informacyjne** to kolejny istotny czynnik[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Choć duże okno pozwala dostarczyć modelowi więcej danych, nadmiar szczegółów może sprawić, że model **nie wyodrębni tego, co najważniejsze, spośród „szumu"**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Badania pokazują, że współczesne DML nierównomiernie przyswajają istotne informacje: mają tendencję do poświęcania większej uwagi faktom umieszczonym na początku lub na końcu długiego wejścia kontekstowego (efekty pierwszeństwa i świeżości), a znacznie gorzej wydobywają wiedzę ze środka dużego dokumentu[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-lost-in-middle-6). Nasycenie promptu zbędnymi szczegółami może **obniżyć dokładność odpowiedzi**[\[6\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-lost-in-middle-6). Tym samym po pewnym progu zwiększanie objętości kontekstu może być kontraproduktywne[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Praktycznym wnioskiem jest zalecenie, by w długim zapytaniu umieszczać wyłącznie naprawdę niezbędne dane oraz strukturyzować kontekst tak, by kluczowe informacje znajdowały się bliżej początku (lub końca) komunikatu[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Ponadto w praktyce ujawniła się rozbieżność między nominalną długością okna a tą, którą model **efektywnie wykorzystuje**[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-arxiv-short-context-7). Wiele modeli nie radzi sobie jednakowo dobrze z całą dostępną długością — ich efektywna głębokość kontekstu jest istotnie mniejsza niż maksymalna[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-arxiv-short-context-7). Na przykład model LLaMA 3.1 z wyuczonym kontekstem 128k w testach wykazywał, że informacje znajdujące się dalej niż ~64k tokenów od początku praktycznie nie wpływały na odpowiedzi[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-arxiv-short-context-7). Ogólnie dla większości otwartych DML odnotowano, że ich rzeczywista efektywna pamięć stanowi mniej niż połowę przewidzianej długości kontekstu[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-arxiv-short-context-7). Badacze wiążą to ze specyfiką treningu: nawet jeśli model formalnie jest trenowany na długich sekwencjach, skrajnie odległe pozycje występują w danych znacznie rzadziej niż pozycje początkowe, wskutek czego model jest **niedotrenowany na końcu okna**[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-arxiv-short-context-7). W typowych korpusach częstotliwość występowania bardzo długich sekwencji spada wykładniczo[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-arxiv-short-context-7). Takie „lewostronnie przesunięte" rozkłady pozycji powodują, że model znacznie lepiej przyswaja bliski kontekst niż daleki[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-arxiv-short-context-7). Rozwiązaniem może być zarówno staranniejsza selekcja i anotacja danych treningowych, jak i specjalne metody kompensujące niedotrenowane pozycje[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-arxiv-short-context-7). Ogólnie rzecz biorąc, przezwyciężenie tego ograniczenia stanowi aktywny obszar badań[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-arxiv-short-context-7). ## Metody rozszerzania okna kontekstowego Rozszerzanie okna kontekstowego DML wymaga połączenia ulepszeń architektonicznych i algorytmicznych. Główne kierunki stosowane we współczesnych pracach obejmują: - **Trening na długich sekwencjach**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Oczywistym podejściem jest dostarczenie modelowi przykładów treningowych porównywalnych z pożądaną długością kontekstu. Stosuje się curriculum learning według długości: stopniowe zwiększanie rozmiaru tekstów w trakcie treningu[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Używa się również technik takich jak akumulacja gradientu oraz specjalne wstępne przetwarzanie danych[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). - **Optymalizacja mechanizmu uwagi**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Ponieważ standardowy self-attention ma kwadratowe koszty, aktywnie badane są alternatywy: rzadka uwaga (sparse attention), przesuwne okno (sliding window), wielowymiarowy podział kontekstu i inne[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Przykładowo **Ring Attention** — metoda optymalizacji uwagi zaproponowana przez IBM — zmniejsza obciążenie obliczeniowe przy długich sekwencjach[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). W modelu IBM Granite dodanie pierścieniowej uwagi pozwoliło znacząco rozszerzyć kontekst[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). - **Ulepszenie kodowań pozycyjnych**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Kluczowym elementem transformera jest sposób kodowania pozycji tokenów[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Klasyczne bezwzględne enkodery pozycyjne słabo ekstrapolują poza długość, na której były trenowane[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Dlatego w przypadku długiego kontekstu stosuje się pozycje względne i inne metody[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Model Granite w wersji z kontekstem 128k przeszedł z pozycji bezwzględnej na kodowanie tokenów według **pozycji względnej**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Szeroko stosowane jest **rotacyjne kodowanie pozycyjne (RoPE)**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2), które lepiej zachowuje wzajemne położenie odległych tokenów i umożliwia skalowanie kontekstu[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Innym podejściem jest Attention with Linear Biases (ALiBi) — wprowadzające do mechanizmu uwagi liniowo rosnące przesunięcie dla dużych odległości[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Kombinacja takich technik — na przykład skalowanie częstotliwości bazowej RoPE (jak zaimplementowano w LLaMA 3) — jest obecnie stosowana, by modele mogły obsługiwać okno 100k+ tokenów[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-arxiv-short-context-7). - **Pamięć i kompresja kontekstu**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Alternatywną drogą jest nie bezpośrednie zwiększanie długości okna, lecz **zwarte reprezentowanie** długiego wejścia[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Na przykład jedna z technologii IBM polega na tym, że model generuje skompresowaną reprezentację (streszczenie) długiego tekstu za pomocą innego DML[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5). Innym podejściem jest podłączenie zewnętrznej **pamięci długoterminowej** lub baz wiedzy: model przechowuje ważne fakty poza swoim oknem kontekstowym i w razie potrzeby je wczytuje[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5). Ta ostatnia opcja rozwinęła się w postaci metod znanych jako **retrieval-augmented generation (RAG)**[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5). Ważne jest podkreślenie, że każda z wymienionych strategii ma swoją cenę[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Trening na długich kontekstach wymaga ogromnych zasobów obliczeniowych i starannie dobranych danych[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Nowe mechanizmy uwagi i pozycji komplikują architekturę modelu i niekiedy obniżają jakość na krótkich tekstach[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Dlatego inżynierowie muszą starannie balansować między rozmiarem okna, stabilnością treningu a końcową wydajnością modelu[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). ## Duże konteksty a pobieranie informacji (RAG) Wzrost maksymalnego kontekstu w DML do setek tysięcy i więcej tokenów wywołał dyskusję na temat tego, czy przy takich możliwościach modelu potrzebne są zewnętrzne bazy wiedzy i algorytmy wyszukiwania[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Jeśli wszystkie istotne informacje zmieszczą się bezpośrednio w oknie kontekstowym, model teoretycznie może udzielić odpowiedzi bez odwoływania się do zewnętrznych źródeł[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Niektórzy badacze sugerują, że wraz ze wzrostem okna metody takie jak **retrieval-augmented generation (RAG)** — gdy model z wyprzedzeniem otrzymuje teksty wyodrębnione z bazy — mogą stracić na aktualności[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Przemawiają za tym między innymi straty informacji na etapie pobierania: wyszukiwanie zwraca jedynie kilka najlepszych dokumentów, podczas gdy „prompt-stuffing" (bezpośrednie włączanie danych do zapytania) pozwala dostarczyć modelowi wszystkie informacje kontekstowe w całości[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Badacz IBM Pin-Yu Chen zauważa, że nikt nie będzie chciał bawić się w konfigurowanie RAG, jeśli można po prostu załadować do modelu wszystkie potrzebne książki i dokumenty od razu[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Jednakże przeciwny punkt widzenia głosi, że nawet bardzo duże okno **nie eliminuje potrzeby RAG**[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Przedstawiciele IBM i inni eksperci podkreślają, że **aktualność danych i ich kontrola** pozostają poważnym problemem[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5). Model z ogromnym kontekstem i tak nie zna tego, czego nie było w jego danych treningowych — na przykład dzisiejszych wiadomości[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5). Do operatywnego włączania świeżych informacji na żądanie mechanizm retrievera jest niezbędny[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5). Ponadto w zastosowaniach korporacyjnych RAG pozwala selektywnie pobierać fakty z chronionych repozytoriów, respektując prawa dostępu i nie ujawniając zbędnych danych poufnych[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5). Wreszcie ważne są również względy ekonomiczne: przetwarzanie milionów tokenów „na próżno" to kosztowna przyjemność, i często rozsądniej jest najpierw znaleźć kilka naprawdę istotnych fragmentów (skracając kontekst), niż za każdym razem zmuszać model do czytania tysiącostronicowego wejścia[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Z tych powodów RAG pozostaje na razie ważnym komponentem aplikacji AI[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5), a duże okna kontekstowe zaleca się stosować rozważnie[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5). Prawdopodobnie **podejścia hybrydowe** — łączące rozszerzony kontekst (do przechowywania często używanych danych w postaci pamięci podręcznej, Cache-Augmented Generation) z selektywnym pobieraniem nowej wiedzy ze źródeł zewnętrznych — staną się optymalną architekturą[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-meibel-impact-8)[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-meibel-impact-8). ## Zastosowania i perspektywy Zwiększenie dostępnego kontekstu znacząco rozszerza zakres zadań rozwiązywanych przez modele językowe. **Streszczanie i analiza długich dokumentów** to jedno z bezpośrednich zastosowań[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-anthropic-100k-3). Model z oknem 100k tokenów jest w stanie w jednym zapytaniu przeczytać obszerny raport, książkę lub dokumentację techniczną i wystawić na ich podstawie podsumowanie lub odpowiedzi na pytania[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-anthropic-100k-3). Znajduje to zastosowanie w prawie (analiza i streszczanie umów), nauce (automatyczne przeglądy literatury) oraz analityce biznesowej. Na przykład Claude z powodzeniem przetwarzał w całości powieść Wielki Gatsby (~72 000 tokenów) i w ciągu sekund był w stanie wykryć w tekście drobne korekty[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-anthropic-100k-3). **Obsługa długich dialogów**[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Dla chatbotów duży kontekst oznacza zdolność do pamiętania dziesiątek i setek replik[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Rozszerzone okno pozwala też zintegrować w rozmowie obszerne dane referencyjne[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). **Programowanie i praca z kodem**[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-meibel-impact-8). W zadaniach związanych z analizą kodu źródłowego długi kontekst okazał się szczególnie cenny[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-meibel-impact-8). Kod często jest rozproszony w wielu plikach; aby udzielić poprawnej odpowiedzi, model musi „widzieć" jak największy fragment bazy kodu[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-meibel-impact-8). Badania IBM wykazały, że rozszerzenie kontekstu wyraźnie poprawia jakość modeli w zadaniach generowania kodu[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). Model Granite z oknem 128k tokenów jest w stanie przyjąć w zapytaniu dużą ilość dokumentacji bibliotek[\[1\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-ibm-context-1). **Zastosowania multimodalne**[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-anthropic-100k-3). Najnowsze modele (takie jak wspomniane LLaMA 4, Gemini) są multimodalne i mogą przyjmować na wejściu nie tylko tekst, ale również inne typy danych (audio, obrazy, wideo)[\[3\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-anthropic-100k-3). Duży kontekst pomaga tu na przykład analizować długie nagrania audio (transkrypcje rozmów) lub wideo (sekwencje klatek z opisami) w całości[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Podano, że model Gemini 1.5 z oknem 1M tokenów jest w stanie utrzymać w kontekście do **1 godziny nagrania audio lub 3 godzin wideo** bez utraty ważnych szczegółów[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Otwiera to perspektywy dla automatycznej transkrypcji i streszczania wielogodzinnych spotkań, filmów itp.[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Pomimo imponujących osiągnięć eksperci podkreślają, że duży kontekst to **nie remedium na wszystko**[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-meibel-impact-8), lecz narzędzie wymagające umiejętnego stosowania[\[8\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-meibel-impact-8). Znacząco podnosi wymagania wobec infrastruktury (pamięć, szybkość działania) i zwiększa koszty wdrożenia modeli[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5). Dlatego przy projektowaniu systemów opartych na DML zaleca się staranne ocenianie, jaki wolumen kontekstu jest naprawdę niezbędny dla danego zadania, oraz łączenie różnych podejść[\[5\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-f5-rag-5). Tendencja jest jednak wyraźna: przyszłe modele będą dążyć do łączenia jeszcze dłuższego kontekstu z jego efektywnym wykorzystaniem[\[2\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-datanorth-context-2). Rozwiązanie obecnych problemów (skalowania mechanizmu uwagi, treningu na długich sekwencjach, eliminowania „zapominania" środka) pozwoli DML nowej generacji operować jeszcze większymi wolumenami informacji, zachowując przy tym dokładność i spójność[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-arxiv-short-context-7). Istotnie rozszerzy to granice zastosowań AI — od pełnowartościowego asystenta po złożone systemy analityczne[\[7\]](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_note-arxiv-short-context-7). ## Odnośniki - 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 ## Przypisy 1. ↑ [1.00](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-0) [1.01](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-1) [1.02](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-2) [1.03](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-3) [1.04](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-4) [1.05](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-5) [1.06](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-6) [1.07](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-7) [1.08](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-8) [1.09](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-9) [1.10](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-10) [1.11](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-11) [1.12](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-12) [1.13](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-13) [1.14](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-14) [1.15](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-15) [1.16](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-16) [1.17](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-17) [1.18](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-18) [1.19](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-19) [1.20](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-20) [1.21](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-21) [1.22](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-22) [1.23](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-23) [1.24](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-24) [1.25](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-ibm-context_1-25) [1.26](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#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/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-0) [2.01](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-1) [2.02](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-2) [2.03](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-3) [2.04](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-4) [2.05](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-5) [2.06](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-6) [2.07](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-7) [2.08](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-8) [2.09](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-9) [2.10](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-10) [2.11](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-11) [2.12](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-12) [2.13](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-13) [2.14](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-14) [2.15](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-15) [2.16](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-16) [2.17](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-17) [2.18](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-18) [2.19](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-19) [2.20](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-20) [2.21](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-21) [2.22](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-22) [2.23](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-23) [2.24](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-24) [2.25](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-25) [2.26](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-26) [2.27](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-27) [2.28](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-28) [2.29](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-29) [2.30](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-30) [2.31](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-31) [2.32](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-32) [2.33](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-datanorth-context_2-33) [2.34](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#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/Okno_kontekstowe#cite_ref-anthropic-100k_3-0) [3.01](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-anthropic-100k_3-1) [3.02](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-anthropic-100k_3-2) [3.03](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-anthropic-100k_3-3) [3.04](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-anthropic-100k_3-4) [3.05](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-anthropic-100k_3-5) [3.06](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-anthropic-100k_3-6) [3.07](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-anthropic-100k_3-7) [3.08](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-anthropic-100k_3-8) [3.09](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-anthropic-100k_3-9) «Introducing 100K Context Windows». *Anthropic Blog*. [3] 4. ↑ [4.0](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-cloudflare-llama4_4-0) [4.1](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#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/Okno_kontekstowe#cite_ref-f5-rag_5-0) [5.01](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-f5-rag_5-1) [5.02](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-f5-rag_5-2) [5.03](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-f5-rag_5-3) [5.04](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-f5-rag_5-4) [5.05](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-f5-rag_5-5) [5.06](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-f5-rag_5-6) [5.07](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-f5-rag_5-7) [5.08](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-f5-rag_5-8) [5.09](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-f5-rag_5-9) [5.10](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-f5-rag_5-10) [5.11](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-f5-rag_5-11) [5.12](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#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/Okno_kontekstowe#cite_ref-lost-in-middle_6-0) [6.1](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#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/Okno_kontekstowe#cite_ref-arxiv-short-context_7-0) [7.01](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-arxiv-short-context_7-1) [7.02](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-arxiv-short-context_7-2) [7.03](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-arxiv-short-context_7-3) [7.04](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-arxiv-short-context_7-4) [7.05](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-arxiv-short-context_7-5) [7.06](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-arxiv-short-context_7-6) [7.07](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-arxiv-short-context_7-7) [7.08](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-arxiv-short-context_7-8) [7.09](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-arxiv-short-context_7-9) [7.10](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-arxiv-short-context_7-10) [7.11](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#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/Okno_kontekstowe#cite_ref-meibel-impact_8-0) [8.1](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-meibel-impact_8-1) [8.2](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-meibel-impact_8-2) [8.3](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-meibel-impact_8-3) [8.4](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-meibel-impact_8-4) [8.5](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-meibel-impact_8-5) [8.6](https://systems-analysis.info/int/Okno_kontekstowe#cite_ref-meibel-impact_8-6) «Understanding the Impact of Increasing LLM Context Windows». *Meibel Blog*. [8]