A
A
  • Angol
  • Magyar
  • 15 perc

Nagy kontextusablakok az AI világában: mítoszok és valóság

A nagyméretű kontextusablakok körüli félreértéseket, azok gyakorlati korlátait és lehetséges áthidalási stratégiáit járja körül ez a videó.

Számtalan hangzatos állítással találkozhatunk, amikor mesterséges intelligencia (AI) modellek kontextusablakairól beszélünk. Egyes cégek akár több millió tokenes kontextusablakról is beszélnek, ám a valódi működés ennél árnyaltabb, és a belső korlátok gyakran jelentősen szűkítik a gyakorlatban használható méretet.

A videó bemutatja, hogy ezek a modellek, például a Gemini és a Claude, valójában messze nem képesek az elméletileg ígért teljesítményre hosszú szövegek, például teljes könyvek vagy óriási dokumentációk feldolgozásánál. Felmerül a kérdés: miért szeretne bárki ilyen nagy kontextust, és vajon milyen problémákat okoz, ha az architektúra nem tudja az összetett szerkezeteket megfelelően értelmezni?

Részletesen szó esik több stratégiáról, amelyek segítenek a kontextusablak-korlátok áthidalásában. Ilyen például a retrieval-augmented generation (RAG), az összefoglalólánc (summary chain), a stratégiai bontás (chunking), a kontextus-gazdálkodás (context budgeting) és a pozíció-hackelés (position hacking). Ezek mind segíthetik, hogy az AI jobban kezelje a nagy mennyiségű információt, de mindegyiknek megvannak a maga korlátai.

Érdekes filozófiai kérdésként merül fel, hogy mit jelent ez a jelenlegi mesterséges intelligencia fejlettségi szintjére, illetve van-e esély arra, hogy a jelenlegi architektúrákkal elérjük a mesterséges általános intelligenciát (AGI). Felvetődik továbbá, hogy mennyiben hasonlítanak az AI modellek „fogyó” memóriaképességei az emberi felejtéshez és információ-feldolgozáshoz.