Okno kontekstowe modelu czyli jak działa „pamięć” AI

Jak działa pamięć w modelach AI? Okno kontekstowe i nie tylko

W kontekście sztucznej inteligencji termin "pamięć" może być nieco mylący. Współczesne modele językowe, takie jak GPT czy Claude, nie mają pamięci w tradycyjnym rozumieniu tego słowa. Nie przechowują trwale historii rozmów ani nie zapamiętują poprzednich interakcji - chyba że sami im o nich przypomnimy. Mimo to potrafią sprawiać wrażenie, jakby pamiętały wcześniejsze wypowiedzi. Jak to działa?

Kluczem jest tzw. okno kontekstowe - zakres informacji, który model może jednocześnie przetwarzać. Im większe to okno, tym więcej danych model może uwzględnić w danym momencie, co daje wrażenie pamięci. Ważne jednak, by pamiętać, że to wciąż nie jest prawdziwa pamięć w ludzkim rozumieniu.

Spis treści

• Czym jest okno kontekstowe?
• Co się dzieje po przekroczeniu limitu okna?
• Pamięć zewnętrzna w AI
• Jakie dane przechowuje pamięć zewnętrzna?
• Rola embeddingów w wyszukiwaniu
• Retrieval-Augmented Generation (RAG)
• Pamięć w agentach AI
• Techniczne aspekty pamięci
• Co znaczy "uczenie się" w AI?
• Porównanie okien kontekstowych w modelach (kwiecień 2025)
• Zalety dużego okna kontekstowego

Czym jest okno kontekstowe?

W dyskusjach o modelach językowych często myli się pojęcia pamięci i kontekstu. Choć może się wydawać, że AI "pamięta" wcześniejsze fragmenty rozmowy, w rzeczywistości działa ona tylko w ramach określonego okna kontekstowego.

Okno kontekstowe to zbiór tokenów (fragmentów tekstu), które model analizuje w danym momencie, generując odpowiedź. W zależności od modelu może to być np. 8 tys., 32 tys. czy nawet 128 tys. tokenów.

Tokeny nie zawsze odpowiadają całym słowom - mogą to być ich części, jak przedrostki czy rdzenie. Przykładowo, w języku angielskim 1000 tokenów to około 750 słów, w polskim proporcje mogą się nieco różnić.

Model z oknem 8k tokenów "widzi" tylko tę ilość danych - cała rozmowa czy dokument musi się w tym zmieścić. Jeśli nie, najstarsze informacje są usuwane, co może prowadzić do wrażenia, że model "zapomina" wcześniejsze wypowiedzi.

Modele z większymi oknami (np. 128k tokenów) mogą pracować z większymi zbiorami danych naraz, co pozwala na bardziej spójne odpowiedzi uwzględniające szerszy kontekst.

Co się dzieje po przekroczeniu limitu okna?

Gdy liczba tokenów przekracza rozmiar okna kontekstowego, najstarsze fragmenty są usuwane i nie wpływają na odpowiedź modelu. W takiej sytuacji trzeba ponownie przypomnieć AI wcześniejsze informacje.

Dlatego twórcy zaawansowanych aplikacji AI (jak chatboty czy asystenci głosowi) muszą odpowiednio zarządzać kontekstem - decydować, które informacje są kluczowe i powinny pozostać w oknie, a które można pominąć.

Czym jest pamięć zewnętrzna?

Choć duże okno kontekstowe pozwala na przetwarzanie więcej danych naraz, to wciąż nie daje prawdziwej pamięci. Aby modele językowe mogły przechowywać informacje między różnymi sesjami lub przetwarzać ogromne zbiory danych, potrzebują pamięci zewnętrznej.

Pamięć zewnętrzna to dodatkowy system przechowujący dane poza główną architekturą modelu. Informacje te są zapisywane w specjalnych bazach danych, takich jak:

• Vectorstore - baza danych przystosowana do przechowywania wektorów (liczbowych reprezentacji tekstu lub multimediów)
• Popularne rozwiązania: Pinecone, Weaviate, Chroma

Dzięki pamięci zewnętrznej modele mogą nie tylko przechowywać duże ilości danych, ale też szybko je odnajdywać, gdy są potrzebne.

Jakie dane można przechowywać w pamięci zewnętrznej?

W pamięci zewnętrznej można zapisywać różne rodzaje informacji, na przykład:

• Ważne dane z rozmów z użytkownikiem (preferencje, cele, historia interakcji)
• Streszczenia długich dokumentów lub konwersacji
• "Notatki" agenta AI o wykonanych zadaniach i planach na przyszłość

Dane te są zwykle przechowywane jako embeddingi - czyli numeryczne reprezentacje tekstu, które pozwalają modelowi rozpoznawać nie tylko identyczne frazy, ale też podobne znaczeniowo treści.

Rola embeddingów w wyszukiwaniu

Embeddingi umożliwiają modelom wyszukiwanie informacji na podstawie znaczenia, a nie tylko dokładnego brzmienia. Dzięki temu AI może odpowiadać na pytania lub kontynuować rozmowę, odwołując się do wcześniejszych danych, nawet gdy użytkownik używa innych sformułowań.

Przykładowo, jeśli AI zapamięta, że "lubisz podróże do Włoch", to nawet gdy zapytasz o "atrakcje Półwyspu Apenińskiego", będzie wiedziała, o jaki region chodzi, mimo że nie padło słowo "Włochy".

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Jedną z ciekawszych metod wykorzystania pamięci zewnętrznej jest Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ta technika pozwala modelom działać inteligentniej, nawet przy ograniczeniach okna kontekstowego.

W standardowym trybie model generuje odpowiedzi tylko na podstawie aktualnego kontekstu. W RAG model najpierw przeszukuje zewnętrzną bazę danych, by znaleźć istotne informacje, a dopiero potem tworzy odpowiedź.

Proces RAG można podzielić na trzy etapy:

1. Analiza zapytania - Model rozpoznaje, o co pyta użytkownik
2. Wyszukiwanie danych - Na podstawie embeddingów przeszukuje pamięć zewnętrzną
3. Generowanie odpowiedzi - Tworzy odpowiedź, korzystając z odnalezionych informacji i bieżącego kontekstu

Dzięki temu model może operować na znacznie większych zasobach wiedzy niż te, które mieszczą się w standardowym oknie kontekstowym.

Pamięć zewnętrzna w agentach AI

Pamięć zewnętrzna jest szczególnie ważna dla agentów AI. Połączenie okna kontekstowego i pamięci zewnętrznej pozwala agentom działać nie tylko jako narzędzia reagujące na pojedyncze zapytania, ale jako systemy zdolne do uczenia się i planowania w dłuższej perspektywie.

W praktyce oznacza to, że agent może zapamiętywać zdarzenia, dostosowywać swoje działania i rozwijać się w odpowiedzi na zmieniające się okoliczności.

Techniczne aspekty pamięci

• Okno kontekstowe dostarcza aktualnych danych potrzebnych do generowania odpowiedzi
• Pamięć zewnętrzna służy jako długoterminowy magazyn wiedzy o użytkowniku, historii rozmów i celach
• Wyszukiwanie pozwala agentowi dynamicznie odnajdywać potrzebne informacje
• Uczenie kontekstowe - agent może na bieżąco aktualizować swoją pamięć w oparciu o nowe dane

Co znaczy "uczenie się" w AI?

Tradycyjne modele językowe generują odpowiedzi na podstawie stałego modelu wytrenowanego na dużych zbiorach danych. Dzięki pamięci długoterminowej agenci AI mogą jednak:

• Dostosowywać się do indywidualnych użytkowników
• Pamiętać cele i zadania wykraczające poza jedną sesję
• Optymalizować strategie na podstawie wcześniejszych doświadczeń
• Tworzyć własne modele rzeczywistości - zorganizowane bazy wiedzy o świecie i użytkownikach

Przykładowo, osobisty asystent może pamiętać, że użytkownik preferuje minimalistyczny design, ma zwyczaj porannego planowania dnia i że jego cele zawodowe ewoluowały w ostatnich miesiącach. Dzięki temu jego sugestie będą bardziej trafne i spersonalizowane.

Porównanie okien kontekstowych w modelach (kwiecień 2025)

Wraz z rozwojem dużych modeli językowych (LLM) zwiększały się także ich możliwości przetwarzania kontekstu. Obecnie różne modele oferują różne rozmiary okien kontekstowych, co wpływa na ich możliwości i zastosowania.

Zalety dużego okna kontekstowego

Większe okno kontekstowe pozwala modelowi na:

• Analizę długich rozmów bez gubienia wątku
• Pracę z całymi dokumentami bez dzielenia ich na części
• Tworzenie bardziej spójnych odpowiedzi na złożone pytania
• Lepsze rozumienie historycznego kontekstu rozmowy

Warto jednak pamiętać, że większe okno to także większe wyzwania - przetwarzanie dużej ilości danych wymaga więcej zasobów (czasu, pamięci, mocy obliczeniowej), a odpowiednie zarządzanie priorytetami informacji staje się coraz ważniejsze.

Podsumowanie

Pamięć w modelach językowych przeszła znaczną ewolucję - od prostego kontekstu do rozbudowanych systemów długoterminowego przechowywania informacji. Połączenie dużych okien kontekstowych z pamięcią zewnętrzną otwiera nowe możliwości dla agentów AI, które mogą się uczyć, adaptować i wspierać użytkowników w bardziej zaawansowany sposób.

Analiza obszernych dokumentów czy książek przestaje być abstrakcją. Wydaje się, że wraz z rosnącymi rozmiarami okien kontekstowych w modelach AI, poszerzają się także możliwości, jakie te modele mogą nam zaoferować.