コンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウとは？

コンテキストウィンドウは、コンテキスト長またはコンテキストサイズとも呼ばれ、大規模言語モデル（LLM）が応答を生成する際に、一度に処理および考慮できるテキストの最大量を指します。

トークン化方法に応じて単語、サブワード、または文字となるテキストの単位であるトークンで測定されるコンテキストウィンドウは、AIモデルが「見る」ことができ、クエリを理解して一貫性のある関連性の高い出力を生成するために使用できる情報の範囲を決定します。

コンテキストウィンドウには、モデルが単一のインタラクション中に処理するすべてが含まれます：AIの動作を定義するシステムプロンプト、ユーザーとアシスタント間の会話履歴、分析のために提供されたドキュメントやデータ、およびモデルが応答を生成するために必要なスペースです。

総コンテンツがコンテキストウィンドウの制限を超えると、モデルはこの境界を超えた情報にアクセスできず、会話やドキュメントの初期からの重要なコンテキストを失う可能性があります。

コンテキストウィンドウを理解することは、現代のAIシステムを効果的に使用するために不可欠です。

モデルのコンテキストウィンドウのサイズは、長時間の対話にわたって会話の一貫性を維持し、長いドキュメントを分析し、複雑な複数部分のクエリを処理し、大きなテキストスパンにわたる情報の統合を必要とするタスクを実行する能力に直接影響します。

LLMが進化するにつれて、コンテキストウィンドウのサイズは劇的に成長しました—初期モデルの数千トークンから最先端システムの数百万トークンまで—ますます洗練されたアプリケーションを可能にしています。

コンテキストウィンドウの仕組み

トークンベースの測定

トークン化プロセス

• テキストはモデル処理前にトークンに分割されます
• トークンはモデルと言語によって異なります（英語では約4文字あたり1トークン）
• 一般的な単語は多くの場合単一トークン；まれな単語は複数のトークンに分割されます
• 数字、句読点、特殊文字はトークンを消費します
• 英語以外のテキストは通常、単語あたりより多くのトークンを必要とします

トークンカウントの例

• “Hello world” = 約2トークン
• “Artificial intelligence” = 約3-4トークン
• 典型的な英語の文（15単語）= 約20トークン
• テキスト1ページ = 約500-750トークン
• 300ページの本 = 約150,000-225,000トークン

コンテキストウィンドウの割り当て

コンテキストスペースを使用するコンポーネント

• システムプロンプト：モデルの動作を定義する指示
• 会話履歴：対話における以前のメッセージ
• ユーザー入力：現在のクエリまたはリクエスト
• 取得されたコンテンツ：ドキュメント、データ、または検索結果
• 生成された出力：モデルの応答のためのスペース

典型的な割り当て

• システムプロンプト：500-2,000トークン（アプリケーションによって異なる）
• 会話履歴：各対話で増加
• ユーザー入力：クエリの複雑さによって異なる
• 出力予約：応答のために多くの場合2,000-4,000トークン

スライディングウィンドウの動作

• コンテキスト制限に近づくと、古いコンテンツは通常削除されます
• 最新のメッセージは保持され、最も古いものが破棄されます
• 会話の冒頭からの重要な情報が失われる可能性があります
• アプリケーションは戦略的にコンテキストを管理する必要があります

モデル別のコンテキストウィンドウサイズ

現代のLLMは、コンテキストウィンドウの容量が大きく異なります：

現世代モデル（2024-2025）

歴史的なコンテキストウィンドウの成長

効果的なコンテキスト利用

• より大きなウィンドウが完璧な想起を保証するわけではありません
• 非常に長いコンテキストではパフォーマンスが低下する可能性があります
• 「中間で迷子」現象が一部のモデルに影響します
• 取得精度はコンテンツの場所によって異なります

コンテキストウィンドウサイズの重要性

会話の継続性

長いコンテキストの利点

• 長時間の対話にわたって会話履歴を維持します
• 以前のトピックと決定を記憶します
• ユーザーの好みと修正を保持します
• 一貫性のある複数ターンの対話を可能にします

短いコンテキストの制限

• 会話の冒頭を追跡できなくなります
• すでに回答された質問を繰り返します
• ユーザーが提供したコンテキストを忘れます
• 複雑な議論における継続性を壊します

ドキュメント分析

大規模コンテキストアプリケーション

• 研究論文やレポート全体を分析します
• 完全な法的文書を処理します
• コードベース全体をレビューします
• 長いテキスト全体にわたる情報を統合します

実用的な意味

• 100Kトークン ≈ 75,000単語 ≈ 300ページ
• ほとんどのドキュメントの単一パス分析を可能にします
• チャンキングと要約の必要性を減らします
• 分析の一貫性を向上させます

複雑なタスクのパフォーマンス

複数ステップの推論

• 中間結果と推論を維持します
• 複数の変数と制約を追跡します
• 複雑な問題の分解を可能にします
• 反復的な改善をサポートします

コード分析

• 大規模なコードベース全体の関係を理解します
• 依存関係の認識を維持します
• 包括的なリファクタリングを可能にします
• コンテキストに応じたコード生成をサポートします

技術的基盤

Transformerアーキテクチャ

セルフアテンションメカニズム

• コンテキスト処理を可能にするコアイノベーション
• 各トークンはコンテキスト内の他のすべてのトークンに注意を払います
• 計算複雑度はコンテキスト長に対して二次的にスケールします
• nトークンに対してO(n²)のメモリと時間複雑度

位置エンコーディング

• シーケンス内のトークン位置を示します
• 元のTransformerは固定正弦波エンコーディングを使用しました
• 現代のモデルは学習された位置埋め込みまたは回転位置埋め込みを使用します
• 位置エンコーディングは最大コンテキスト容量に影響します

コンテキストウィンドウの拡張

効率的なアテンションメカニズム

• スパースアテンションパターンが計算を削減します
• 線形アテンション近似
• Flash Attentionがメモリ使用を最適化します
• ローカルフォーカスのためのスライディングウィンドウアテンション

アーキテクチャのイノベーション

• 長さの一般化のための回転位置埋め込み（RoPE）
• 外挿のためのALiBi（線形バイアスを持つアテンション）
• 分散長コンテキスト処理のためのRing Attention
• メモリ効率的なTransformer

圧縮技術

• キー値（KV）キャッシュの最適化
• 要約によるコンテキスト圧縮
• 階層的コンテキスト表現
• 重要な領域への選択的アテンション

計算上の考慮事項

メモリ要件

• KVキャッシュはコンテキスト長とともに増加します
• GPUメモリが主な制約となることが多いです
• 長いコンテキストはより多くのVRAMを必要とします
• バッチ処理はコンテキストサイズによって制限されます

レイテンシへの影響

• 長いコンテキストは処理時間を増加させます
• 最初のトークンのレイテンシはコンテキスト長の影響を受けます
• 出力生成速度が低下する可能性があります
• コンテキストサイズと応答性の間のトレードオフ

コンテキストウィンドウ管理戦略

アプリケーション開発者向け

効率的なコンテキスト使用

• 最も関連性の高い情報を優先します
• 古い会話履歴を要約します
• 大規模な知識ベースには検索拡張生成（RAG）を使用します
• コンテキスト圧縮戦略を実装します

会話管理

• 定期的に会話の要約を実装します
• コンテキストウィンドウの外に重要な事実を保存します
• 長期情報には明示的なメモリシステムを使用します
• コンテキストが満杯になったときの優雅な劣化を設計します

ドキュメント処理

• 必要に応じて処理のためにドキュメントをチャンク化します
• オーバーラップを通じてチャンク間の一貫性を維持します
• 非常に長いドキュメントには階層的要約を使用します
• 分析のためにマップリデュースパターンを実装します

エンドユーザー向け

ベストプラクティス

• プロンプトで重要な情報を前面に配置します
• 会話の特定の以前の部分を参照します
• 簡潔で焦点を絞ったコンテキストを提供します
• コンテキストが関連性がなくなったときに会話をリセットします

コンテキスト制限の認識

• モデルが以前の指示を忘れる
• 繰り返される質問への一貫性のない応答
• 確立された慣例の喪失
• 動作またはペルソナの突然の変化

大規模コンテキストウィンドウによって可能になるアプリケーション

ドキュメント分析と要約

• 本全体または長いレポートを処理します
• ドキュメント全体にわたって一貫性のある要約を維持します
• 複数のドキュメントを同時に比較します
• ドキュメント全体の理解を必要とする洞察を抽出します

コードの理解と生成

• 完全なリポジトリを分析します
• 複雑なコードベースを全体的に理解します
• プロジェクト全体の認識を持ってコードを生成します
• 大規模なリファクタリングを実行します

研究と分析

• 複数の研究論文を統合します
• 複雑な研究コンテキストを維持します
• 引用と参照を追跡します
• 包括的な文献レビューを生成します

ビジネスアプリケーション

• 完全な契約と合意を処理します
• 完全な財務報告を分析します
• 複雑なプロジェクトコンテキストを維持します
• 詳細なデューデリジェンスをサポートします

クリエイティブライティング

• 長い作品全体にわたって物語の一貫性を維持します
• キャラクターの詳細とプロットの糸を追跡します
• 一貫性のある長文コンテンツを可能にします
• 大きなドキュメントの反復的な改善をサポートします

課題と制限

計算コスト

• 長いコンテキストはより多くの計算を必要とします
• メモリ使用量はコンテキスト長に応じてスケールします
• 推論コストはコンテキストサイズとともに増加します
• 能力と効率の間のトレードオフ

取得精度

• パフォーマンスはコンテンツの場所によって異なる可能性があります
• 「中間で迷子」が一部のモデルに影響します
• 非常に長いコンテキストはアテンションを希釈する可能性があります
• すべての情報が等しくアクセス可能ではありません

品質の考慮事項

• より大きなコンテキストがより良い応答を保証するわけではありません
• 無関係なコンテキストはモデルを混乱させる可能性があります
• 信号対雑音比が重要です
• 焦点を絞ったコンテキストは多くの場合、大きな焦点のないコンテキストを上回ります

実用的な制限

• APIレート制限が使用を制限する可能性があります
• コストはコンテキスト使用に応じてスケールします
• 処理時間はコンテキストとともに増加します
• 大きなコンテキストの帯域幅の考慮事項

将来の方向性

コンテキスト容量の拡大

• さらに長いコンテキストウィンドウへの研究
• より効率的なアテンションメカニズム
• 極端な長さのためのより良い位置エンコーディング
• 長いコンテキストのためのハードウェア最適化

改善されたコンテキスト利用

• 長いコンテキストからのより良い取得
• コンテキスト全体にわたるより均一なアテンション
• 「中間で迷子」効果の削減
• よりスマートなコンテキスト管理

ハイブリッドアプローチ

• コンテキストウィンドウと外部メモリの組み合わせ
• 知識のための検索拡張アプローチ
• 階層的コンテキスト構造
• 動的コンテキスト割り当て

新しいアプリケーション

• コードベース全体を単一のコンテキストとして処理
• 本の長さのドキュメント分析
• 拡張会話エージェント
• 複雑な複数ドキュメント統合

コンテキストウィンドウを理解することは、大規模言語モデルを効果的に活用し、開発者とユーザーがAIシステムとのインタラクションを最適化し、現代のコンテキスト容量を最大限に活用しながら固有の制限を管理するアプリケーションを構築するために不可欠です。

参考文献

• Anthropic: Claude Model Card
• OpenAI: GPT-4 Technical Report
• Google: Gemini Technical Report
• arXiv: Efficient Transformers: A Survey
• arXiv: Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts
• Hugging Face: Understanding Context Length
• The Gradient: Extending Context Window of Large Language Models
• Lilian Weng: Large Language Model Course - Attention Mechanisms