Context windows là gì?

tìm hiểu về context windows - camnangai

Trong trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, Gemini, Claude, "context window" (cửa sổ ngữ cảnh) là một khái niệm cực kỳ quan trọng. Bạn có thể hình dung nó giống như "bộ nhớ làm việc" ngắn hạn của mô hình AI.

Cụ thể hơn, cửa sổ ngữ cảnh là số lượng văn bản (được đo bằng "tokens" - đơn vị xử lý văn bản của AI, có thể là từ, một phần của từ, hoặc dấu câu) mà mô hình AI có thể xem xét cùng một lúc khi xử lý yêu cầu của bạn và tạo ra phản hồi.

Khi bạn tương tác với một mô hình AI thông qua các đoạn chat hoặc cung cấp văn bản đầu vào, mô hình sẽ sử dụng thông tin trong cửa sổ ngữ cảnh này để hiểu rõ ngữ cảnh của cuộc trò chuyện hoặc tài liệu. Điều này giúp nó tạo ra các phản hồi mạch lạc, liên quan và phù hợp với những gì đã được nói hoặc viết trước đó.

 

Kích thước của Context Windows

Kích thước của cửa sổ ngữ cảnh khác nhau tùy thuộc vào kiến trúc và khả năng tính toán của từng mô hình AI. Các mô hình đời đầu có thể chỉ có cửa sổ ngữ cảnh vài nghìn tokens, trong khi các mô hình tiên tiến hiện nay có thể xử lý hàng chục nghìn, thậm chí hàng trăm nghìn hoặc hàng triệu tokens.

Tuy nhiên, việc tăng kích thước cửa sổ ngữ cảnh cũng đi kèm với thách thức về chi phí tính toán và hiệu quả xử lý.

Ở thời điểm hiện tại, GPT-4o đang có Context Window là 128.000 token, Gemini 1.5-flash và Gemini 1.5-Pro là 1 triệu Token, Claude-4-hyaiku và Claude-3-sonnet là 200.000 token. Có thông tin nói rằng trong tiếng Anh, thì trung bình 1000 token tương ứng với khoảng 750 từ. Đối với tiếng Việt, do cấu trúc phức tạp hơn nên có thể con số từ tương ứng với 1000 token có thể còn thấp hơn nữa. Tuy nhiên đáng mừng là dù sao tiếng Việt vẫn được xây dựng dựa trên ký tự Alphabet nên chúng ta về cơ bản có thuận lợi hơn so với những nước sử dụng ký tự phi La tinh.

Vai trò của chỉ số context windows đối  với một số model Ai

  • Hiểu và duy trì ngữ cảnh: Cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn cho phép mô hình "ghi nhớ" nhiều thông tin hơn từ cuộc trò chuyện hoặc văn bản đầu vào dài. Điều này giúp mô hình duy trì tính liên tục, hiểu rõ các chi tiết trước đó và tránh đưa ra các phản hồi lạc đề.
  • Xử lý các yêu cầu phức tạp và dài: Với cửa sổ ngữ cảnh rộng, mô hình có thể xử lý các đoạn văn bản dài hơn, tóm tắt tài liệu dài, viết email chi tiết hoặc thậm chí phân tích toàn bộ mã nguồn, vì nó có thể xem xét toàn bộ thông tin cần thiết cùng lúc.
  • Tăng tính chính xác và giảm "ảo giác": Khi có nhiều ngữ cảnh để tham khảo, mô hình có xu hướng đưa ra phản hồi chính xác hơn và ít bịa đặt (hay còn gọi là "ảo giác" - hallucination) thông tin.
  • Hỗ trợ các tác vụ nâng cao: Các tác vụ như dịch thuật phức tạp, phân tích cảm xúc chi tiết, hoặc tạo nội dung sáng tạo đòi hỏi mô hình phải hiểu sâu sắc ngữ cảnh rộng, và một cửa sổ ngữ cảnh lớn sẽ hỗ trợ rất tốt cho các tác vụ này.