コンテキストウィンドウ

コンテキストウィンドウは、機械学習（ML）における基本的な概念であり、モデルがシーケンシャルデータを処理する際に一度に考慮できる固定量の情報を指します。モデルの短期記憶と考えてください。データがテキスト、株価のシーケンス、またはビデオのフレームであっても、コンテキストウィンドウは、モデルが現在の入力を理解し、正確な予測を行うために、最近の過去をどれだけ「見る」ことができるかを定義します。このメカニズムは、自然言語処理（NLP）や時系列分析など、コンテキストが解釈の鍵となるタスクにとって非常に重要です。

コンテキストウィンドウの仕組み

リカレントニューラルネットワーク（RNN）や特にTransformerなど、データを逐次的に処理するモデルは、コンテキストウィンドウに依存します。モデルがシーケンス内のデータを分析する場合、その単一のデータポイントを単独で見るだけではありません。代わりに、特定の数の先行するデータポイントとともにデータポイントを見ます。このポイントのグループがコンテキストウィンドウです。たとえば、言語モデルでは、文中の次の単語を予測するために、モデルは最後のいくつかの単語を見ます。考慮する単語の数は、コンテキストウィンドウのサイズによって決定されます。これにより、モデルは、シーケンシャルな情報を理解するために不可欠な依存関係とパターンをキャプチャできます。言語モデルの仕組みの概要は、LLM入門にあります。

現実世界のAI／MLアプリケーションにおけるコンテキストウィンドウの例

コンテキストウィンドウの概念は、多くのAIアプリケーションに不可欠です。

• チャットボットとバーチャルアシスタント：最新のチャットボットは、コンテキストウィンドウを使って会話の履歴を管理する。これにより、後続の質問を理解し、以前のポイントを参照し、反復的または無関係な応答を避け、より自然で首尾一貫した対話を提供することができます。GoogleのGeminiのようなモデルは、洗練された対話のために大きなコンテキストウィンドウを活用しています。
• 金融予測のための時系列分析: 金融モデルは、将来の市場の動きを予測するために、定義されたコンテキストウィンドウ内の過去の株価、経済指標、または取引量のシーケンスを分析します。ウィンドウサイズは、どれだけの過去のデータが予測に影響を与えるかを決定します。金融におけるAIは、慎重に調整されたコンテキストウィンドウに依存することがよくあります。
• Predictive Text Algorithms（予測テキストアルゴリズム）: スマートフォンで入力するとき、キーボードはコンテキストウィンドウ内の先行する単語に基づいて次の単語を提案し、入力速度と精度を向上させます。この機能は、小型で効率的なコンテキストウィンドウを直接応用したものです。

主な考慮事項と関連概念

適切なコンテキストウィンドウサイズを選ぶには、トレードオフが伴います。ウィンドウサイズを大きくすると、より多くのコンテキストを取り込むことができ、特に長距離の依存関係を理解する必要があるタスクでは、モデルの精度が向上する可能性があります。しかし、より多くのメモリと計算能力が必要となり、学習と推論が遅くなる可能性があります。Transformer-XLのような技術は、より長いコンテキストをより効率的に処理するために開発されており、カーネギーメロン大学の研究で詳しく説明されています。

コンテキストウィンドウを関連用語と区別すると役立ちます。

• 受容野：概念的には似ているが（入力領域が出力に影響を与える）、受容野は通常、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）で処理される画像のような入力における空間的な広がりを指す。文脈窓は通常、テキスト、時系列、ビデオフレームのような連続したデータに適用される。
• シーケンス長： 多くのモデル、特にTransformerでは、コンテキストウィンドウサイズが、モデルが一度に処理できる最大シーケンス長を直接定義します。より長いシーケンスは、切り捨てられるか、特殊なアーキテクチャを使用して処理する必要がある場合があります。これは、Sequence-to-Sequenceモデルに特に関係があります。

PyTorch（PyTorch公式サイト）やTensorFlow（TensorFlow公式サイトに詳細）のようなフレームワークは、コンテキストウィンドウが重要なパラメータとなるモデルを構築するためのツールを提供している。効率的なモデルのデプロイには、コンテキストの取り扱いを最適化する必要があります。