İçeriğe geç
parazade
Yapay Zeka

Bağlam Penceresi Nedir?

İngilizce: Context Window

Yayın: · Son güncelleme:

Bağlam Penceresi Nedir? Kısaca

Bağlam penceresi (context window), bir dil modelinin tek seferde dikkate alabildiği en fazla metin miktarıdır ve token cinsinden ölçülür. Konuşma geçmişi, yüklenen belgeler ve modelin cevabı bu sınırın içine sığmak zorundadır.

Bağlam Penceresi nedir?
İçindekiler
  1. Bağlam penceresi nedir?
  2. Pencere dolunca ne olur?
  3. Bellek kullanımına etkisi
  4. Bağlam sınırıyla nasıl çalışılır?

Bağlam penceresi nedir?

Bir dil modeline gönderilen her şey, yani sistem talimatı, önceki mesajlar, yapıştırılan belgeler ve modelin o an yazdığı cevap, tek bir metin dizisi olarak işlenir. Modelin bu dizinin ne kadarını aynı anda görebildiğini bağlam penceresi belirler. Sınır token sayısıyla ifade edilir; örneğin 8.192 tokenlık bir bağlam penceresi, toplamda bu kadar token tutan bir metne kadar işlem yapılabileceği anlamına gelir.

Pencere dolunca ne olur?

Konuşma uzayıp bağlam penceresini aşınca uygulamaların çoğu en eski mesajları dışarıda bırakır. Model bu kısmı artık göremediği için konuşmanın başında söylenenleri "unutmuş" gibi davranır. Uzun bir belgeyi tek seferde vermeye çalışırken de sınır aşılırsa belgenin bir kısmı modele hiç ulaşmaz.

Bellek kullanımına etkisi

Bağlam penceresi büyüdükçe model, hesaplama sırasında daha fazla ara veri tutmak zorunda kalır. Bu nedenle yerel çalıştırılan modellerde bağlamı yükseltmek, model dosyasının boyutundan bağımsız olarak ek VRAM ya da RAM kullanır. Ollama gibi araçlarda bu ayar num_ctx parametresiyle yapılır; gereğinden büyük bir değer seçmek modelin belleğe sığmamasına yol açabilir.

Bağlam sınırıyla nasıl çalışılır?

  • Uzun konuşmalarda konu değiştiğinde yeni bir sohbet başlatmak.
  • Çok uzun belgeleri tümüyle vermek yerine RAG yöntemiyle yalnızca ilgili bölümleri modele iletmek.
  • Önemli bilgileri ve talimatları kısa ve net tutmak.

Sıkça Sorulan Sorular

Bağlam penceresi modelin hafızası mıdır?

Kalıcı bir hafıza değildir. Model yalnızca o anki istekte kendisine verilen metni görür; pencerenin dışında kalan bilgiyi hatırlamaz. Kalıcılık, uygulamanın geçmişi saklayıp yeniden göndermesiyle sağlanır.

Büyük bağlam penceresi her zaman daha mı iyidir?

Daha uzun metinlerle çalışmayı sağlar ama daha fazla bellek ve işlem süresi gerektirir. Ayrıca çok uzun bağlamlarda modelin ortadaki bilgileri gözden kaçırabildiği de bilinen bir durumdur.

İlgili terimler

TokenToken, yapay zekâ dil modellerinin metni işlerken kullandığı en küçük birimdir; bir kelime, kelimenin bir parçası ya da bir noktalama işareti olabilir. Modellerin hızı, bağlam penceresi ve kullanım ücretleri genellikle token sayısıyla ölçülür.RAG(Retrieval-Augmented Generation)RAG (Retrieval-Augmented Generation, erişimle zenginleştirilmiş üretim), bir dil modelinin soruyu cevaplamadan önce bir belge koleksiyonunda ilgili bölümleri bulup bu bölümlere dayanarak yanıt yazmasını sağlayan yöntemdir. Modeli yeniden eğitmeden kendi belgeleriniz hakkında soru sormanızı sağlar.VRAM(Video RAM)VRAM (Video RAM), ekran kartının üzerinde bulunan ve grafik işlemcisinin doğrudan kullandığı bellektir. Yerel yapay zekâda bir modelin ekran kartında çalışıp çalışamayacağını ve ne kadar hızlı çalışacağını büyük ölçüde VRAM miktarı belirler.Görüntü Tanıma(Image Recognition)Görüntü tanıma (image recognition), bir yapay zekâ sisteminin fotoğraf ya da videodaki nesneleri, yüzleri, hayvanları, yazıları veya sahneleri tespit edip tanımlamasıdır. Bilgisayarlı görünün temel görevlerinden biridir.Yapay Zekâ Okuryazarlığı(AI Literacy)Yapay zekâ okuryazarlığı (AI literacy), yapay zekânın temel olarak nasıl çalıştığını anlama, araçları amaca uygun ve güvenli biçimde kullanma, çıktılarını eleştirel değerlendirme ve etik riskleri fark etme becerilerinin bütünüdür.Kod Asistanı(Coding Assistant)Kod asistanı (coding assistant), büyük dil modellerini kullanarak kod tamamlama, yeni kod yazma, hata bulma, kod açıklama ve test üretme gibi yazılım geliştirme görevlerinde yardım eden yapay zekâ aracıdır.