Bağlam Penceresi

Bağlam penceresi, sıralı verileri işlerken bir modelin aynı anda dikkate alabileceği sabit bilgi miktarını ifade eden makine öğreniminde (ML) temel bir kavramdır. Bunu modelin kısa süreli belleği olarak düşünebilirsiniz. Veriler metin, bir dizi hisse senedi fiyatı veya bir videodaki kareler olsun, bağlam penceresi, modelin mevcut girdiyi anlamak ve doğru bir tahmin yapmak için yakın geçmişin ne kadarını "görebileceğini" tanımlar. Bu mekanizma, Doğal Dil İşleme (DDİ) ve zaman serisi analizi gibi bağlamın yorumlama için anahtar olduğu görevler için çok önemlidir.

Bağlam Penceresi (Context Window) Nasıl Çalışır?

Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) ve özellikle Transformatörler gibi verileri sıralı olarak işleyen modeller, bir bağlam penceresine güvenir. Bir model bir veri parçasını bir dizi içinde analiz ettiğinde, yalnızca o tek veri noktasına yalıtılmış bir şekilde bakmaz. Bunun yerine, veri noktasına belirli sayıda önceki veri noktasıyla birlikte bakar—bu nokta grubu bağlam penceresidir. Örneğin, bir dil modelinde, bir cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin etmek için model, son birkaç kelimeye bakacaktır. Dikkate aldığı kelime sayısı, bağlam penceresi boyutu tarafından belirlenir. Bu, modelin sıralı bilgileri anlamlandırmak için gerekli olan bağımlılıkları ve kalıpları yakalamasına yardımcı olur. Dil modellerinin nasıl çalıştığına dair bir genel bakış bu LLM'lere girişte bulunabilir.

Gerçek Dünya Yapay Zeka/ML Uygulamalarında Bağlam Penceresi Örnekleri

Bir bağlam penceresi kavramı, birçok yapay zeka uygulaması için ayrılmaz bir parçadır:

• Sohbet Robotları ve Sanal Asistanlar: Modern sohbet robotları, konuşma geçmişini korumak için bağlam pencereleri kullanır. Bu, takip sorularını anlamalarını, önceki noktalara geri dönmelerini ve tekrarlayan veya alakasız yanıtlardan kaçınarak daha doğal, tutarlı etkileşimler sağlamalarını sağlar. Google'ın Gemini'si gibi modeller, gelişmiş diyalog için büyük bağlam pencerelerinden yararlanır.
• Finansal Tahmin için Zaman Serisi Analizi: Finansal modeller, gelecekteki piyasa hareketlerini tahmin etmek için tanımlanmış bir bağlam penceresi içinde geçmiş hisse senedi fiyatları, ekonomik göstergeler veya işlem hacimleri dizilerini analiz eder. Pencere boyutu, ne kadar geçmiş verinin tahmini etkilediğini belirler. Finansta yapay zeka genellikle dikkatlice ayarlanmış bağlam pencerelerine dayanır.
• Tahmini Metin Algoritmaları (Predictive Text Algorithms): Akıllı telefonunuzda yazı yazarken, klavye, yazma hızını ve doğruluğunu artırarak, bağlam penceresindeki önceki kelimelere göre sonraki kelimeyi önerir. Bu özellik, küçük, verimli bir bağlam penceresinin doğrudan bir uygulamasıdır.

Temel Hususlar ve İlgili Kavramlar

Doğru bağlam penceresi boyutunu seçmek bir ödünleşme içerir. Daha büyük pencereler daha fazla bağlam yakalayabilir ve özellikle uzun menzilli bağımlılık anlayışı gerektiren görevler için model doğruluğunu potansiyel olarak artırabilir. Ancak, daha fazla bellek ve işlem gücü gerektirirler, bu da eğitimi ve çıkarımı potansiyel olarak yavaşlatır. Transformer-XL gibi teknikler, Carnegie Mellon Üniversitesi'nden araştırmalarda ayrıntılı olarak açıklandığı gibi, daha uzun bağlamları daha verimli bir şekilde ele almak için geliştirilmektedir.

Bağlam Penceresini (Context Window) ilgili terimlerden ayırmak faydalıdır:

• Alıcı Alan (Receptive Field): Kavramsal olarak benzer olsa da (bir çıktıyı etkileyen girdi bölgesi), alıcı alanlar tipik olarak Evrişimsel Sinir Ağları (CNN'ler) tarafından işlenen görüntüler gibi girdilerdeki uzamsal boyutu ifade eder. Bağlam Penceresi (Context Window) genellikle sıralı verilere (metin, zaman serileri, video kareleri) uygulanır.
• Sequence Length (Dizi Uzunluğu): Birçok modelde, özellikle Transformer'larda, bağlam penceresi boyutu, modelin aynı anda işleyebileceği maksimum dizi uzunluğunu doğrudan tanımlar. Daha uzun dizilerin kesilmesi veya özel mimariler kullanılarak işlenmesi gerekebilir. Bu, Sequence-to-Sequence (Diziden Diziye) modelleri için oldukça önemlidir.

PyTorch ( resmi PyTorch sitesi aracılığıyla) ve TensorFlow ( TensorFlow resmi sitesinde ayrıntılı olarak açıklanan) gibi çerçeveler, bağlam pencerelerinin önemli bir parametre olduğu modeller oluşturmak için araçlar sağlar. Verimli model dağıtımı genellikle bağlam işlemeyi optimize etmeyi gerektirir ve bu, Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla yönetilebilir.