Janelas de contexto e tokens em IA: uma explicação simples

Janelas de contexto e tokens são dois conceitos fundamentais em IA, especialmente em modelos de linguagem ampla (LLMs). Compreender esses conceitos fará com que os modelos de IA entendam melhor por que eles parecem "esquecer" partes da conversa depois de desenvolvidos o suficiente, bem como por que solicitações complexas podem ser mal interpretadas pelo modelo.

O que são tokens?

Em IA, um token é um unidade de dados que pode representar um caractere, uma palavra ou uma frase. Você pode pensar nisso como um bloco de construção que os modelos usam para criar suas respostas. Normalmente, no idioma inglês, cada token é equivalente a 4 caracteres, embora isso não seja uma regra. Outros idiomas têm equivalência de tokenização diferente e isso também pode depender dos próprios sistemas de IA.

Exemplo de tokens:

• Palavras completas ("house", "cat", "wonderful")
• Partes de palavras ("un-" "expect-" "-ed")
• Caracteres individuais (especialmente para pontuação como "." ou "?")
• Espaços entre palavras

Por exemplo, a frase "Eu adoro aprender sobre IA!" pode ser dividida em tokens como:

"I"
" amor"
" aprendizado"
" sobre"
" IA"
“!”

Por que os tokens são importantes?

Os tokens ajudam os sistemas de IA a processar a linguagem com mais eficiência. Eles não estão tentando entender cada palavra que você digita, mas trabalham com um vocabulário finito de tokens. Isso torna sua tarefa muito mais gerenciável.

O que é uma janela de contexto?

As janelas de contexto são o limite até o qual determinados modelos manterão na memória as informações que você fornecer em uma conversa, para depois responder.

A janela de contexto representa a quantidade de texto (medida em tokens) que um modelo de IA pode "ver" e considerar de uma só vez ao gerar uma resposta. Ela inclui:

• Sua pergunta ou solicitação atual
• Mensagens anteriores na conversa
• Quaisquer documentos ou informações que você tenha compartilhado
• Respostas anteriores da própria IA

Por que as janelas de contexto são importantes?

As janelas de contexto são importantes no sentido de que elas afetam a qualidade do resultado/resposta. Digamos que uma IA tenha uma janela de contexto de 8.000 tokens (cerca de 6.000 palavras), ela só pode considerar essa quantidade de contexto para gerar a resposta. Tudo o que estiver fora dessa janela de contexto será efetivamente invisível para a IA.

Alguns benefícios práticos da compreensão desses conceitos:

• Se você analisar uma longa documentoSe você tiver que resumi-lo na janela de contexto, divida-o em seções menores para analisá-las e se concentrar nas partes importantes
• Para escrita criativaSe você estiver trabalhando em uma história, por exemplo, talvez queira acompanhar a quantidade de janela de contexto que está sendo usada, atualizar a conversa de tempos em tempos e resumir os capítulos anteriores para garantir a continuidade e, ao mesmo tempo, economizar tokens.
• Para codificação Nos projetos de IA, você deve garantir que fornecerá apenas o contexto necessário para atingir seu objetivo. Como alguém que já programou com IA, é fácil ser preguiçoso e fornecer informações demais ou de menos sobre um problema que está tentando resolver. No entanto, isso não produz os melhores resultados e pode até atrapalhá-lo mais do que qualquer outra coisa.

Estratégias para trabalhar com janelas de contexto

1. Seja conciso: Comunique-se de forma clara, mas eficiente, para economizar tokens.
2. Priorizar as informações: Inclua os detalhes mais importantes primeiro.
3. Faça um resumo quando possível: Em vez de colar um documento inteiro, considere compartilhar um resumo com os pontos principais.
4. Limpeza: Em conversas longas, considere começar do zero quando o contexto ficar repleto de informações irrelevantes.
5. Estruture suas perguntas: Perguntas bem organizadas e específicas ajudam a IA a entender suas necessidades sem precisar de mais troca de ideias.

Conclusão

Tokens e janelas de contexto são conceitos importantes a serem aprendidos quando se tenta trabalhar com IA. Entendê-los o ajudará a se comunicar melhor com o modelo de IA, trabalhando com todo o seu potencial e dentro de suas restrições. À medida que a tecnologia de IA avança, as janelas de contexto ficam cada vez maiores e o processamento de tokens se torna mais eficiente, mas esses conceitos continuam sendo o cerne de como interagimos com a linguagem de IA.