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Cantidad máxima de texto, medida en tokens, unidades qué pueden representar palabras completas o fragmentos de palabra, qué un modelo de lenguaje puede tener en cuenta simultáneamente al generar una respuesta, incluyendo tanto el historial de la conversación como el propio texto qué va generando. Una ventana más amplia permite qué el modelo mantenga coherencia sobre documentos largos, código extenso o conversaciones prolongadas sin perder de vista lo dicho al principio, pero también incrementa el coste computacional y económico de cada consulta, ya qué el procesamiento crece de forma no lineal con la longitud de la entrada en la arquitectura Transformer estándar.
Es cuánto texto puede tener en cuenta un modelo de IA a la vez, contando tanto lo qué tú escribes como lo qué él va respondiendo. Si la conversación o el documento superan ese límite, el modelo empieza a perder de vista la parte más antigua, igual qué si intentaras mantener en la cabeza un libro entero de una sentada.
Al pedirle a un modelo qué analice un contrato largo, conviene comprobar antes qué el documento completo cabe dentro de su ventana de contexto; si se excede, hay qué dividirlo en fragmentos manejables o usar técnicas de resumen progresivo, porque de lo contrario el modelo trabajará solo con la parte final del texto y perderá información relevante del principio.
En tokens, qué no equivalen exactamente a palabras: un token puede ser una palabra corta completa o un fragmento de una palabra larga, así qué el número real de palabras qué caben suele ser algo menor qué el número de tokens.
No necesariamente; amplía cuánta información puede considerar a la vez, pero la calidad del razonamiento depende de otros factores del modelo, no solo de la longitud qué admite.
Según la herramienta, el sistema puede rechazar la petición, truncar automáticamente el texto más antiguo, o resumir partes previas para dejar hueco a la información nueva.