上下文窗口

自然语言处理（NLP）中的语境窗口

上下文窗口是自然语言处理（NLP）中的一个基本概念。作为BERT和GPT 等架构基础的Transformers 等模型在很大程度上依赖于上下文窗口。在这些模型中，上下文窗口决定了在处理特定标记时要考虑多少前面的标记（单词或子单词）。语境窗口越大，模型就越能理解文本中更长距离的依赖关系，从而有可能产生更连贯、更具语境意识的输出结果，这一点在OpenAI 的 GPT-4 等高级模型中可以看到。Attention Is All You Need》等研究论文介绍了有效处理上下文的架构。但是，在模型训练和推理过程中，较大的窗口也会大大增加计算负荷和内存使用量。

视觉人工智能中的语境窗口

虽然上下文窗口的概念在 NLP 中讨论得最多，但它也适用于计算机视觉（CV），尤其是在分析视频流或图像序列时。例如，在物体跟踪中，模型可能会使用连续几帧的上下文窗口来更好地预测物体的轨迹并处理遮挡。这种时间上下文有助于在一段时间内保持跟踪的一致性。Ultralytics YOLO 模型主要用于实时物体检测，它可以集成到利用上下文窗口执行视频分析等任务的系统中，从而增强单帧处理以外的功能。了解Ultralytics 解决方案的高级视觉应用实例，例如将YOLO 与跟踪算法集成。

现实世界人工智能/移动语言应用中的语境窗口示例

上下文窗口的概念与许多人工智能应用密不可分：

• 聊天机器人和虚拟助理：现代聊天机器人使用上下文窗口来保存对话历史。这使它们能够理解后续问题、回溯之前的内容，并提供更自然、更连贯的互动，避免重复或不相关的回复。Google的双子座（Gemini）等模型利用大型上下文窗口进行复杂的对话。
• 用于金融预测的时间序列分析：金融模型分析过去股票价格、经济指标或交易量的序列，以预测未来的市场走势。窗口大小决定了历史数据对预测的影响程度。金融领域的人工智能通常依赖于精心调整的上下文窗口。
• 预测文本算法：当您在智能手机上打字时，键盘会根据上下文窗口中的前一个单词提示下一个单词，从而提高打字速度和准确性。

主要考虑因素和相关概念

选择合适的上下文窗口大小需要权衡利弊。较大的窗口可以捕捉到更多的上下文，并有可能提高模型的准确性，尤其是对于需要远距离依赖理解的任务而言。但是，它们需要更多的内存和计算能力，可能会减慢训练和推理速度。Transformer-XL等技术旨在更高效地处理更长的上下文。

将上下文窗口与相关术语区分开来非常有用：

• 感受野：虽然概念上相似（输入区域影响输出），但感受野通常指卷积神经网络（CNN）处理的图像等输入的空间范围。上下文窗口通常适用于连续数据（文本、时间序列、视频帧）。
• 序列长度：在许多模型中，尤其是变形模型，上下文窗口大小直接决定了模型一次可处理的最大序列长度。较长的序列可能需要截断或使用专门的架构来处理。这与序列到序列模型有关。

框架，如 PyTorch(通过 PyTorch 官方网站）和 TensorFlow(在TensorFlow 官方网站上有详细介绍）等框架提供了用于构建模型的工具，其中上下文窗口是一个关键参数，尤其是在处理循环神经网络（RNN）或变换器等顺序数据结构时。高效的模型部署通常需要优化上下文处理。