ما هي نافذة السياق في LLM؟ تم الشرح في دقيقتين

نحن نتفاعل مع LLMs كل يوم.

نكتب المطالبات، ونلصق المستندات، ونواصل المحادثات الطويلة، ونتوقع أن يتذكر النموذج ما قلناه سابقًا. وعندما يحدث ذلك، فإننا نمضي قدمًا. عندما لا يحدث ذلك، نكرر أنفسنا أو نفترض أن هناك خطأ ما.

ما نادرًا ما يفكر فيه معظم الناس هو أن كل استجابة مقيدة بشيء يسمى نافذة السياق. إنه يقرر بهدوء مقدار الموجه الذي يمكن للنموذج رؤيته، ومدة بقاء المحادثة متماسكة، ولماذا تسقط المعلومات القديمة فجأة.

يحتوي كل نموذج لغة كبير على نافذة سياقية، ومع ذلك لا يعرف معظم المستخدمين أبدًا ما هي أو سبب أهميتها. ومع ذلك، فإنه يلعب دورًا حاسمًا في ما إذا كان النموذج يمكنه التعامل مع المحادثات القصيرة أو المستندات الطويلة أو المهام المعقدة متعددة الخطوات.

في هذه المقالة، سوف نستكشف كيفية عمل نافذة السياق، وكيف تختلف عبر LLMs الحديثة، ولماذا يغير فهمها الطريقة التي تطلب بها نماذج اللغة واختيارها واستخدامها.

ما هي نافذة السياق؟

نافذة السياق هي الحد الأقصى من النص الذي يمكن لنموذج اللغة قراءته وتذكره في وقت واحد أثناء إنشاء الاستجابة. وهي بمثابة الذاكرة قصيرة المدى للنموذج، بما في ذلك المحادثة السريعة والحديثة. وبمجرد تجاوز الحد الأقصى، يتم تجاهل المعلومات القديمة أو نسيانها.

لماذا يهم حجم نافذة السياق؟

تحدد نافذة السياق مقدار المعلومات التي يمكن لنموذج اللغة معالجتها والتفكير فيها في المرة الواحدة.

تفرض نوافذ السياق الأصغر حجمًا اقتطاع المطالبات أو المستندات، مما يؤدي في كثير من الأحيان إلى كسر الاستمرارية وفقدان التفاصيل المهمة. تسمح نوافذ السياق الأكبر للنموذج بالاحتفاظ بمزيد من المعلومات في وقت واحد، مما يسهل التفكير في المحادثات الطويلة أو المستندات أو قواعد التعليمات البرمجية.

فكر في نافذة السياق باعتبارها الذاكرة العاملة للنموذج. يتم نسيان أي شيء خارج الموجه الحالي بشكل فعال. تساعد النوافذ الأكبر حجمًا في الحفاظ على التفكير متعدد الخطوات والحوارات الطويلة، بينما تتسبب النوافذ الأصغر حجمًا في تلاشي المعلومات السابقة بسرعة.

أصبحت المهام مثل تحليل التقارير الطويلة أو تلخيص المستندات الكبيرة في مسار واحد ممكنة بفضل نوافذ السياق الأكبر. ومع ذلك، فإنها تأتي مع مقايضات: تكلفة حسابية أعلى، واستجابات أبطأ، والضوضاء المحتملة إذا تم تضمين معلومات غير ذات صلة.

المفتاح هو التوازن. قم بتوفير سياق كافٍ لبدء المهمة، ولكن مع إبقاء المدخلات مركزة وذات صلة.

اقرأ أيضًا: الدليل الهندسي الفوري 2026

أحجام نوافذ السياق في LLMs المختلفة

تختلف أحجام نوافذ السياق بشكل كبير عبر نماذج اللغات الكبيرة وقد توسعت بسرعة مع الأجيال الأحدث. اقتصرت النماذج المبكرة على بضعة آلاف من الرموز المميزة فقط، مما جعلها مقتصرة على المطالبات القصيرة والمستندات الصغيرة.

تدعم النماذج الحديثة نوافذ سياق أكبر بكثير، مما يتيح التفكير الطويل والتحليل على مستوى المستند والمحادثات الموسعة متعددة المنعطفات ضمن تفاعل واحد. وقد أدت هذه الزيادة إلى تحسين قدرة النموذج بشكل كبير على الحفاظ على التماسك عبر المهام المعقدة.

يلخص الجدول أدناه أحجام نوافذ السياق التي تم الإبلاغ عنها بشكل شائع لعائلات النماذج الشائعة من OpenAI وAnthropic وGoogle وMeta.

أمثلة على أحجام نوافذ السياق

الفوائد والمقايضات للنوافذ ذات السياق الأكبر

فوائد

• يدعم إدخالات أطول بكثير، سواء كانت مستندات كاملة أو محادثات طويلة أو قواعد تعليمات برمجية كبيرة.
• يعزز الاتصال بالتفكير متعدد الخطوات والمحادثات الطويلة.
• يجعل من الممكن تنفيذ مهام معقدة مثل تحليل التقارير الطويلة أو الكتب الكاملة في وقت واحد.
• يلغي ضرورة التقطيع أو التلخيص أو أنظمة الاسترجاع الخارجية.
• يساعد في بناء الاستجابات على نص مرجعي معين، والذي لديه القدرة على تقليل الهلوسة.

المقايضات

• يرفع التكلفة ووقت الاستجابة وتكاليف استخدام واجهة برمجة التطبيقات.
• يتبين أنه غير فعال عند تطبيق سياق واسع عندما لا يكون مطلوبًا.
• تنخفض قيمة العروض عندما تحتوي العروض الخجولة على معلومات غير ذات صلة أو مزعجة.
• يمكن أن يسبب ارتباكًا أو عدم اتساق عندما تكون هناك تفاصيل متضاربة مضمنة في المدخلات الطويلة.
• قد يواجه مشاكل في الانتباه في المطالبات الطويلة جدًا، على سبيل المثال عدم التقاط المعلومات في المنتصف.

ومن الناحية العملية، تكون نوافذ السياق الأكبر حجمًا فعالة وأكثر فعالية عندما يتم دمجها مع مدخلات مركزة وعالية الجودة بدلاً من الحد الأقصى للطول الافتراضي.

اقرأ أيضًا: ما هو نموذج الانهيار؟ الأمثلة والأسباب والإصلاحات

كيف تؤثر نافذة السياق على حالات الاستخدام الرئيسية؟

نظرًا لأن نافذة السياق تقيد كمية المعلومات التي يمكن للنموذج عرضها في وقت معين، فإنها تؤثر بشكل كبير على ما يستطيع النموذج تحقيقه بدون أدوات أو حلول إضافية.

الترميز وتحليل الكود

• نوافذ السياق صغيرة، مما يحصر النموذج في ملف واحد أو مجموعة من الوظائف في وقت واحد.
• النموذج غير على علم بقاعدة التعليمات البرمجية الأكبر ما لم يتم تحديده.
• تتيح نوافذ السياق الكبيرة إمكانية عرض ملفين أو مستودعات أو أكثر.
• يسمح بمهام النظام بالكامل مثل إعادة هيكلة الوحدات، وتحديد موقع الأخطاء عبر الملفات، وإنشاء الوثائق.
• يزيل التقطيع اليدوي أو تكرار تبديل مقتطفات التعليمات البرمجية.
• لا تزال هناك حاجة إلى الانتقائية للمشاريع الكبيرة جدًا لتجنب الضجيج وإهدار السياق.

تلخيص النصوص الطويلة

• يؤدي الحد الأدنى من النوافذ إلى تقسيم المستندات وتلخيصها إلى أجزاء.
• تميل الملخصات الصغيرة إلى فقدان البنية العالمية والعلاقات المهمة.
• تتيح نوافذ السياق الكبيرة ملخصًا واحدًا للمستندات بأكملها.
• يُنشئ عددًا أقل من الملخصات غير المفهومة وغير الصحيحة للتقارير أو الكتب أو النصوص.
• مفيد بشكل أساسي في النصوص القانونية والمالية والأكاديمية وفي الاجتماعات.
• وتتمثل المقايضات في دفع المزيد والمعالجة ببطء بمدخلات كبيرة.

تحليل المستندات الطويلة والأسئلة والأجوبة

• تحتاج النوافذ صغيرة الحجم إلى أنظمة استرجاع أو اختيار القسم يدويًا.
• تتيح النوافذ الضخمة الفرصة للاستعلام عن المستندات الكاملة أو فتح أكثر من مستند واحد.
• كما يسمح أيضًا بالإحالة المرجعية للمعلومات الموجودة في المواقع البعيدة.
• تنطبق على العقود والأوراق البحثية والسياسات وقواعد المعرفة.
• يسهل خطوط الأنابيب عن طريق تجنب استخدام منطق البحث والتقطيع.
• على الرغم من عدم القدرة على الدقة في ظل توجيهات غامضة وخيارات مدخلات غير ذات صلة، لا يزال من الممكن تحسين الدقة.

ذاكرة المحادثة الموسعة

• تتمتع Chatbots بأحجام نوافذ صغيرة، مما يؤدي إلى نسيان الأقسام السابقة من محادثة طويلة.
• ومع تلاشي السياق، يُطلب من المستخدم تكرار المعلومات أو إعادة ذكرها.
• يكون سجل المحادثات أطول ويستمر لفترة أطول في نوافذ السياق الكبيرة.
• يسهل اتصالات أقل آلية وأكثر طبيعية وشخصية.
• من الجيد استخدامه في محادثات الدعم وكتابة التعاون والعصف الذهني المطول.
• تكون الذاكرة الأكبر مصحوبة باستخدام أكبر للرموز بالإضافة إلى التكلفة عند استخدام الدردشات الطويلة.

اقرأ أيضًا: كيف تعمل ذاكرة LLM؟

خاتمة

تحدد نافذة السياق مقدار المعلومات التي يمكن لنموذج اللغة معالجتها مرة واحدة وتكون بمثابة ذاكرته قصيرة المدى. تتعامل النماذج ذات نوافذ السياق الأكبر مع المحادثات الطويلة والمستندات الكبيرة والتعليمات البرمجية المعقدة بشكل أكثر فعالية، بينما تعاني النوافذ الأصغر حجمًا مع نمو المدخلات.

ومع ذلك، فإن نوافذ السياق الأكبر تعمل أيضًا على زيادة التكلفة وزمن الوصول ولا تساعد إذا كان الإدخال يتضمن معلومات غير ضرورية. يعتمد حجم السياق الصحيح على المهمة: النوافذ الصغيرة تعمل بشكل جيد للمهام السريعة أو البسيطة، في حين أن النوافذ الكبيرة أفضل للتحليل العميق والتفكير الموسع.

في المرة القادمة التي تكتب فيها مطالبة، قم بتضمين السياق الذي يحتاجه النموذج بالفعل فقط. مزيد من السياق هو أمر قوي، ولكن السياق المركز هو ما يعمل بشكل أفضل.

الأسئلة المتداولة