Co to jest Okno Kontekstowe (Context Window)? Wyjaśniamy „pamięć” AI

Kiedy rozmawiasz z modelem LLM, jego zdolność do pamiętania, o czym właśnie rozmawialiście, jest ograniczona. Ta „pamięć krótkotrwała” to właśnie Okno Kontekstowe (Context Window).

Mówiąc najprościej, jest to maksymalna ilość informacji (tekstu, obrazów), jaką model AI może „widzieć” i brać pod uwagę w danym momencie.

Wszystko, co napiszesz w prompcie, oraz wszystko, co AI Ci odpowie, musi zmieścić się w tym „oknie”. Gdy okno się zapełni, najstarsze informacje są „wypychane” i model o nich całkowicie zapomina.

To właśnie rozmiar okna kontekstowego jest jednym z najważniejszych parametrów decydujących o mocy i użyteczności modelu.

Okno Kontekstowe w 30 sekund

• Co to jest? Maksymalna „pamięć krótkotrwała” modelu AI. Określa, ile tekstu (i innych danych) model może przetwarzać jednocześnie.
• Jak się je mierzy? W „tokenach”. Jeden token to mniej więcej 3/4 słowa (więc 1000 tokenów to ok. 750 słów).
• Dlaczego jest ważne? Małe okno oznacza, że AI szybko zapomina o początku rozmowy. Ogromne okno (jak w GPT-5 czy Claude Sonnet 4.5) pozwala na analizę całych książek lub baz kodu na raz.

Jak działa Okno Kontekstowe? (Analogia do Pamięci RAM)

Najłatwiej myśleć o oknie kontekstowym jak o pamięci RAM w komputerze.

• Pamięć RAM (Okno Kontekstowe): To aktywny „obszar roboczy” AI. Jest super szybki, ale ma ograniczoną pojemność. To tutaj odbywa się całe „myślenie” i rozumienie Twojego promptu.
• Dysk Twardy (Dane Treningowe): To gigantyczna, „zamrożona” wiedza modelu, której nauczył się podczas treningu (np. cały internet do 2024 roku). Jest ogromna, ale wolna i niezmienna.

Gdy zaczynasz nowy czat, „RAM” (okno kontekstowe) jest pusty. Każde Twoje słowo i każda odpowiedź AI zapełnia ten RAM. Jeśli Twoja rozmowa ma 5000 tokenów, a model ma okno 4000 tokenów, pierwsze 1000 tokenów (początek rozmowy) zostanie „zapomniane”, aby zrobić miejsce na nowe.

Ewolucja Okna Kontekstowego

To właśnie rewolucja w rozmiarze okna kontekstowego napędziła ostatnie postępy w AI:

1. Stare Modele (np. GPT-3): Miały okno ok. 2 000 tokenów (ok. 1500 słów). Wystarczało do napisania maila, ale gubiło wątek przy dłuższym artykule.
2. Era GPT-4: Przyniosła okna rzędu 8 000 – 32 000 tokenów. Model mógł już przeanalizować spory raport.
3. Nowa Generacja (GPT-5, Claude Sonnet 4.5): Oferują okna od 400 000 do ponad 1 miliona tokenów. To zmienia zasady gry. 1 milion tokenów to odpowiednik całej sagi „Władca Pierścieni” lub ogromnej bazy kodu.

Do czego służy Ogromne Okno Kontekstowe?

Kiedy model ma okno kontekstowe wielkości 1 miliona tokenów (jak Claude), staje się potężnym narzędziem analitycznym:

• Analiza Dokumentów: Możesz wgrać 500-stronicowy raport finansowy (PDF) i zadać pytanie: „Znajdź wszystkie wzmianki o ryzyku i podsumuj je w 3 punktach”.
• Praca z Kodem: Programiści mogą „wrzucić” całą bazę kodu aplikacji i zapytać: „Znajdź potencjalne błędy bezpieczeństwa w interakcji między modułem użytkownika a modułem płatności”.
• Analiza Książek / Badań: Możesz wgrać 10 artykułów naukowych i poprosić AI: „Porównaj metodologie badawcze użyte we wszystkich tych źródłach”.

To właśnie ogromne okno kontekstowe jest kluczowym elementem techniki RAG – pozwala „wkleić” bardzo dużo informacji źródłowych, na podstawie których AI ma wygenerować odpowiedź.

Podsumowanie

Okno kontekstowe to „pamięć robocza” AI. Jego rozmiar bezpośrednio przekłada się na złożoność zadań, jakie model może wykonać. Ewolucja od kilku tysięcy do ponad miliona tokenów to jeden z najważniejszych skoków technologicznych, który przekształcił chatboty w potężnych asystentów zdolnych do analizowania całych tomów informacji na raz.