درک Context در مدل‌های زبان بزرگ (LLM): راهنمای جامع

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند GPT-4 و Claude 3، انقلابی در نحوه تعامل ما با فناوری ایجاد کرده‌اند. قلب تپنده این قابلیت‌ها، مفهوم Context است. Context به تمام اطلاعاتی اشاره دارد که مدل برای درک درخواست کاربر و تولید پاسخ مناسب به آن نیاز دارد.

تعریف Context و اهمیت آن

Context به تمام اطلاعات ورودی (Prompt) اشاره دارد که به مدل داده می‌شود تا بر اساس آن، پاسخ تولید کند. این اطلاعات می‌تواند شامل سؤال کاربر، مکالمات قبلی، دستورالعمل‌های خاص، مثال‌ها، یا اسناد مرجع باشد.

اهمیت Context:

1. درک دقیق‌تر: به مدل کمک می‌کند تا نیت واقعی کاربر را درک کند و از ابهام جلوگیری کند.
2. تولید پاسخ‌های مرتبط: باعث می‌شود پاسخ‌ها از نظر معنایی با موضوع اصلی مرتبط و منسجم باشند.
3. دنبال کردن دستورالعمل‌ها: دستورالعمل‌ها و محدودیت‌ها بخشی از Context هستند که مدل برای پیروی از آن‌ها به آن نیاز دارد.
4. شخصی‌سازی: با ارائه Context مربوط به کاربر، می‌توان پاسخ‌های مدل را شخصی‌سازی کرد.

انواع Context: کوتاه‌مدت و بلندمدت

۱. Context کوتاه‌مدت (Short-term Context)

این نوع Context به اطلاعاتی اشاره دارد که مستقیماً در پنجره ورودی (Context Window) مدل در یک تعامل واحد قرار می‌گیرد و شامل موارد زیر است:

• دستورالعمل‌ها (Instructions): آنچه از مدل می‌خواهید انجام دهد.
• اطلاعات ورودی (Input Data): متنی که مدل باید روی آن عملیات انجام دهد.
• مثال‌ها (Few-shot Examples): نمونه‌هایی برای کمک به درک الگو.
• تاریخچه مکالمه (Conversation History): پیام‌های قبلی در یک مکالمه جاری.

ویژگی‌ها:

• محدودیت اندازه: توسط "پنجره Context" مدل محدود می‌شود.
• پردازش مستقیم: اطلاعات مستقیماً توسط مدل پردازش می‌شود.
• فرار (Ephemeral): پس از اتمام درخواست، "فراموش" می‌شود.

۲. Context بلندمدت (Long-term Context)