大型語言模型的「上下文視窗」（Context Window）：對人工智慧應用的影響

大型語言模型（LLMs）大幅提升了人工智慧在理解與產出類人文本方面的能力。其中一個關鍵影響效能的要素是它們的「上下文視窗」—— 這個概念直接關係到模型接收與生成語言的準確性與效率。本文將深入探討什麼是上下文視窗、它對 AI 應用的實際影響，以及企業在應用大型語言模型時應留意的相關考量。

Appen 在大型語言模型開發領域具備領先優勢，提供一系列關鍵服務，協助突破現有效能極限。我們專注於大型語言模型建構中的複雜細節，包括上下文視窗最佳化與檢索式增強生成（RAG），並提供基準測試、語言專才支援、文字標註、轉錄、翻譯與即用型數據集，全面加速大型語言模型的開發週期，提升企業的投資報酬率。

什麼是上下文視窗（Context Windows）？

在大型語言模型（LLM）的領域中，「上下文視窗」是指模型在進行語言理解或生成時，能夠接收的文字範圍。這個視窗通常以「標記數」來衡量（標記可能是單詞或單詞的一部分），而其大小會直接影響模型在預測下一個標記時能參考多少上下文資訊。因此，這對模型生成連貫且符合語境的回應與分析能力至關重要。

在傳統的 Transformer 架構中，擴大上下文視窗的難度很高。雖然上下文視窗的長度是線性增加的，但模型的參數數量卻會以平方速度成長，導致擴充變得極其複雜。不過，隨著架構的創新，這項限制不斷被突破。像 Google 的 Gemini 1.5 就已達到 100 萬個標記的上下文視窗上限。

不同模型的上下文視窗大小與其在檢索與應用語境時的表現會有所差異。換句話說，不是所有的上下文視窗都具備同樣的效能。上下文長度與模型表現的差異性，也引入了多項在設計 LLM 應用時需要考量的關鍵因素。

對人工智慧應用的影響

上下文視窗的大小，對於需要深入理解長篇文本或產出大量內容的應用來說極為關鍵。較大的上下文視窗能讓模型在產出回應前納入更多資訊，進而提升結果的連貫性與細緻度。這對於文件摘要、內容生成、以及複雜的問答系統等應用特別重要。

然而，擴大上下文視窗也會帶來更高的運算與記憶體需求，在效能與資源效率之間產生一種取捨。提供給大型語言模型的上下文內容（以輸入標記數量來衡量）會直接影響營運成本。雖然這部分的影響通常不如輸出標記數大，但仍可能影響到回應延遲時間。因此，部署大型語言模型的組織，必須根據自身的應用需求與資源限制，謹慎衡量這些因素以達成最佳效益。

檢索增強生成（RAG）

在上下文視窗的架構中，「檢索增強生成（RAG）」是一種創新的方法，能有效擴展模型處理資訊的能力。

RAG 模型結合了大型語言模型的生成能力，以及根據使用者查詢即時檢索外部文件或資料的能力。這代表，即使模型本身的上下文視窗有限，它仍能在生成過程中，從外部來源擷取相關資訊，並將這些資訊區塊作為補充上下文提供給模型使用。

這種方式大幅提升了模型生成內容的準確性、依據性與語境豐富度，特別適用於需要依賴內部知識庫來回答問題的場景。

在設計此類系統時，有許多影響效能的設計抉擇需被納入考量。例如：加入重排序模組會如何影響我們所檢索出的前 k 個資訊區塊的相關性？應該提供給大型語言模型多少個檢索區塊作為上下文？是否應先用一個具備大上下文視窗但運行成本較低的語言模型來摘要這些內容，再將摘要提供給效能更佳但成本更高的模型，以生成最終回應？

這些問題的最佳解法往往取決於具體應用場景，通常需要透過細緻的評估與實驗，才能打造出一個高效能的系統。

有效使用的考量

應用需求：

選擇上下文視窗的大小應根據實際應用需求來調整。以 RAG 架構為例，這需要考量要提供給模型的標記區塊數量，確保上下文內容足以支援任務目標。

營運成本：

擴大上下文視窗或加入 RAG 機制都會增加運算負載。企業必須評估可用資源，並根據需求選擇具備合適視窗大小與檢索能力的模型，或優化模型架構以兼顧效能與成本。

模型訓練與微調：

使用大上下文視窗訓練大型語言模型所需資源龐大。然而，透過特定領域數據與強大的 RAG 資料庫進行優化與微調，不僅能提升模型效能，也能更有效率地運用上下文。Appen 致力於協助企業在效率與成本之間取得最佳平衡。

結論

上下文視窗是大型語言模型設計與部署中的關鍵要素，對模型的效能與實用性有著深遠的影響。檢索增強生成（RAG）的引入，更進一步擴展了大型語言模型的潛力，讓模型能夠即時存取並整合更廣泛的外部資訊。

隨著各大組織持續探索人工智慧的前沿應用，理解並優化上下文視窗與檢索機制的使用，將成為打造高效能且資源友善 AI 應用的關鍵。像 Appen 這樣的企業在這個生態系中扮演重要角色，透過提供高品質訓練數據與專業知識，協助客戶訓練與微調模型，以因應多變的人工智慧應用需求。

如何在上下文視窗長度、運算資源、應用場景需求以及 RAG 策略性運用之間取得平衡，將是大型語言模型技術開發者與使用者需共同面對的核心挑戰。

隨著 AI 技術不斷演進，透過客製化的訓練與資料支援來優化大型語言模型的重要性也日益提升。Appen 的服務聚焦於關鍵模型增強要素，包括上下文視窗使用優化與 RAG 技術應用，致力協助企業打造更精準、高效、具備深度洞察力的 AI 解決方案，以滿足不斷成長的產業需求。