Проблемы с длинным контекстом: практические проявления

Современные большие языковые модели существенно расширили объём доступного контекста – от нескольких тысяч токенов в ранних версиях до сотен тысяч и даже миллиона токенов в новейших моделях. Однако при очень длинных диалогах или промптах пользователи всё равно сталкиваются с деградацией ответа модели. После большого числа обменов (например, порядка сотни сообщений) ответы ИИ нередко теряют фокус и детальность: модель начинает повторяться, упускать важные детали или сбиваться с темы [1]. Это явление иногда называют «синдром деградации контекста» (Context Degradation Syndrome), когда кажется, что модель «теряет нить разговора» [1].

Контекстное окно модели – это ограниченное «окно памяти», определяющее, сколько токенов недавнего текста модель учитывает при генерации следующего ответа [1]. Если беседа превышает этот лимит токенов, то самые старые сообщения попросту выпадают из активного контекста модели [1]. Например, классическая ChatGPT-3.5 имела окно около 4096 токенов (порядка 3000–3500 слов), поэтому при долгом диалоге она помнит только последние ~4 тыс. токенов, а более ранняя информация «забывается» [2]. Пользователи заметили это как «забывчивость»: модель перестаёт следовать установленным ранее правилам или забывает сюжет, если переписка вышла за пределы окна контекста [2].

Даже не достигая жёсткого лимита, модели могут постепенно терять качество по мере роста истории диалога. В длинных обсуждениях накапливаются мелкие неточности и шум, которые могут искажать дальнейшие ответы [1]. Чем длиннее контекст, тем труднее модели выделять важные сведения из середины беседы – обычно она лучше помнит начало и самый конец, а детали из середины могут выпадать [3]. В результате симптомы деградации проявляются так:

• Повторы и шаблонность. Модель начинает повторять одни и те же фразы или выдавать обобщенные ответы вместо конкретики [3]. Ответы становятся более общими и менее связными.
• Забывание ключевых деталей. Информация из ранних сообщений теряется – модель может противоречить ранее сказанному или задавать вопросы, на которые уже был дан ответ [3].
• Логические сбои. В длинной цепочке рассуждений может нарушаться целостность логики, появляются несостыковки или неуместные темы.
• Замедление ответа. По мере роста контекста ответы генерируются медленнее, так как модель вынуждена обрабатывать больше токенов (время работы увеличивается примерно квадратично с длиной контекста). Длинноконтекстные модели могут решать масштабные задачи, но это вычислительно затратно [4], поэтому ответы с очень большим вводом могут приходить с задержкой или частично обрываться из-за ограничений по времени.

Пользователи в практике отмечали, что ChatGPT (GPT-4 и предшественники) в веб-интерфейсе начинает терять нить разговора после ~20–30 обменов сообщениями на модели 3.5 (4k токенов) и позже на GPT-4 с окном 8k–32k токенов – после десятков тысяч токенов истории. При превышении лимита модель либо молча игнорирует самый старый контекст, либо выдаёт ошибку/усечение (в API обычно возвращается ошибка о переполнении контекста). Например, ChatGPT-3.5 мог опираться только на последние 4096 токенов истории – всё более старое не учитывалось при генерации следующего ответа [5]. В результате, если разработчик или пользователь не ограничивал длину диалога, ранние детали беседы исчезали из рассмотрения модели [5].

В 2024–2025 годах ведущие модели существенно повысили лимиты контекста, пытаясь снизить эти проблемы:

• OpenAI ChatGPT (модели серии O и GPT-4.1). Новые модели OpenAI получили расширенное окно. Так, семейство o-series (ChatGPT o3, o4-mini, o4-mini-high) поддерживает контекст до 200 000 токенов [6]. А обновленный ChatGPT 4.1 получил контекст порядка 1 миллиона токенов и специально обучен эффективно использовать такой длинный ввод [7]. Это на порядок больше по сравнению с GPT-4 образца 2023 года (8k/32k). Пользователи сообщают, что GPT-4.1 заметно реже «теряется в середине» длинного текста, решая предыдущие проблемы с забыванием контекста [7]. Тем не менее при приближении к сотням тысяч токенов даже эти модели могут начать упускать нюансы или работать медленнее – например, в тестах GPT-4 Turbo (расширенная версия) точность извлечения фактов резко падала после ~32k токенов, несмотря на формально поддерживаемые 128k [3].
• Anthropic Claude 3 (Sonnet, Opus). Модели Claude изначально были ориентированы на длинный контекст. Версия Claude 2 поддерживала до 100k токенов, а новые Claude 3 Sonnet/Opus – уже до 200 000 токенов ввода [8]. Anthropic заявляет, что Claude 3 Opus обладает близкой к идеальной точностью воспроизведения контекста – в бенчмарках она с точностью >99% находит «иголку в стоге сена», то есть помнит нужный факт даже среди огромного массива текста [8]. Это значит, что Claude 3 способен ответить на вопрос по тексту длиной в сотни страниц, не потеряв ключевые детали. Пользователи отмечают, что Claude обычно очень хорошо держит контекст на больших документах, хотя в длинных креативных беседах раньше замечалось ускоренное «сползание» качества (Claude 2 иногда начинал давать менее связанные ответы быстрее, чем GPT-4) [9]. В Claude 3 эти моменты улучшены, а благодаря огромному окну пользователи реже достигают его предела. Однако если полностью заполнить 200k токенов нерелевантным текстом, модель также будет затрудняться – она может начать обобщать или упускать факты из середины длинного ввода.
• Google Gemini 2.5 Pro. Новейшая линейка от Google (DeepMind) также нацелена на работу с огромным контекстом. Gemini 2.5 Pro объявлен с окном в 1 миллион токенов, а вскоре планируется расширение до 2 миллионов [10]. Эта модель может одновременно обрабатывать текст, код, изображения, аудио и видео, объединяя их в едином контексте [10]. Такой объём позволяет, к примеру, загрузить целую базу документов или длинное видео и задать вопросы по ним. На практике использование всего миллиона токенов ограничено вычислительными ресурсами – это крайне медленная и дорогая операция (разработчики отмечают, что обработка 1M токенов требует специальных оптимизаций и огромной памяти). Тем не менее, для большинства задач достаточно меньших объемов, где Gemini держит контекст хорошо. Модель пытается “думать” в процессе – т.е. разбивать решение задачи на шаги, что помогает ей не упускать важное даже при очень длинных вводах. Полностью избежать перегрузки, конечно, невозможно: при огромном количестве информации Gemini тоже может начать опираться лишь на наиболее недавние или явно связанные части данных.
• xAI Grok 3. Модель от стартапа xAI (Илон Маск) также вышла на уровень топ-игроков. Grok 3 обладает контекстным окном порядка 1 миллиона токенов – примерно в 8 раз больше, чем у предыдущей версии Grok 2 [11]. Цель – чтобы модель могла анализировать обширные документы и сложные запросы, сохраняя точность следования инструкциям [11]. В тестах на длинный контекст (например, бенчмарк LOFT на 128k токенов) Grok 3 продемонстрировал передовую точность, сравнимую или превосходящую других лидеров отрасли. Это говорит о том, что Grok оптимизирован под чтение очень длинных входов. Пользовательски Grok 3 ещё молод, и реальных обзоров меньше, но предполагается, что его поведение схоже с другими моделями миллионного масштаба – он способен держать контекст на длинах, недоступных старым моделям, но при полном заполнении окна (что эквивалентно ~750k слов, то есть многотомнику текста) может понадобиться разбивать задачу на этапы, иначе увеличивается время ответа и риск потери деталей.

Итог: даже с возросшими лимитами ни одна LLM не имеет бесконечной памяти. Если продолжать диалог бесконечно, в какой-то момент часть ранее сказанного выпадет из поля зрения модели. Пользователь замечает это как «забывание» модели или снижение качества ответов. Разработчики сервисов обычно рекомендуют не вести слишком длинный непрерывный тред, а начинать новый диалог или очищать контекст после определенного объёма, чтобы поддерживать высокую релевантность ответов.

Технические причины потери контекста

Почему же модели теряют нить разговора при большом количестве токенов? Это напрямую связано с внутренним устройством трансформеров и ограничениями их памяти:

• Фиксированный размер окна внимания. Архитектура трансформера оперирует вниманием (self-attention) только в пределах фиксированного количества токенов. Все современные LLM имеют заданный максимум контекста, на котором они обучены и могут работать [1]. За пределами этого окна модель не помнит ничего – лишние токены либо усекаются, либо не влияют на генерацию. Нет механизма длительного хранения информации: модель не записывает данные во «внешнюю память», а каждый раз заново берёт только последние N токенов как ввод [1]. Поэтому если диалог превысил N токенов, то токены старше N попросту «исчезают» для модели [1]. В контексте переполнения модель не различает, какая информация была важной, а какая нет – забывается всё, что вышло за окно [1]. Это как если бы собеседник внезапно забыл всё, что вы обсуждали час назад, перейдя порог в X слов.
  
• Механизм внимания и позиционные ограничения. Внутри трансформера каждое новое слово сравнивается (через dot-product attention) со всеми предыдущими в окне, чтобы вычислить, что важно для текущего предсказания. Количество вычислений внимания растёт квадратично с длиной последовательности, а также требуются позиционные метки для токенов. Позиционные энкодировки в ранних моделях (синусоидальные или абсолютные) эффективно ограничивали максимальную длину, на которой модель обучалась – выход за эту длину без дообучения приводил к сбоям (модель не знала, как обрабатывать позиции больше, чем видела при обучении) [12]. Современные реализации используют улучшенные методы позиционирования токенов, которые позволяют экстраполировать на более длинные последовательности. Например, OpenAI и другие внедрили RoPE/ALiBi – относительные позиционные эмбеддинги, благодаря которым можно сначала обучить модель на умеренном контексте (скажем, 2k), а затем дообучить на длинном контексте (64k+), и модель сохранит качество [12]. Такой подход был ключевым для расширения окон: Trick #1: заменить абсолютное позиционное кодирование на ALiBi и тогда возможно доучить модель на 100k токенов без потери точности [12]. Кроме того, применяются техники интерполяции позиций (PI – positional interpolation), когда при увеличении окна обученные веса перенастраиваются на более разреженную сетку позиций, покрывающую больше токенов без полного переобучения модели [12].
  
• Контекстное окно и память модели. Важный момент – все параметры модели фиксированы и не зависят от длины ввода [12]. То есть теоретически трансформер может принимать вход любой длины. Ограничение в том, что его поведение адекватно только в диапазоне, на котором он обучен [12]. Поэтому разработчики вынуждены обучать (или хотя бы дообучивать) LLM на длинных последовательностях, иначе при использовании окна 100k без соответствующих данных в тренировке модель начнёт генерировать бессмыслицу или терять контекст. Это сложно и дорого: обучение на 100k+ токенах требует громадных вычислительных ресурсов (например, одной лишь инференс на 128k токенов может потребовать ~8 топовых GPU и много памяти) [13]. К тому же полная self-attention на 100k токенах – O((100k)^2) операций – практически неподъёмна. Поэтому в реализациях используют оптимизации: FlashAttention (эффективные алгоритмы для ускорения матриц внимания), разбиение контекста на блоки и пропуск часть вычислений, смешанную точность и квантование кэша, и прочие инженерные приемы. Например, Anthropic при переходе от 9k к 100k контексту применил комбинацию оптимизаций и дообучения на длинных данных, чтобы модель научилась точно вспоминать нужную информацию даже с расстояния в десятки тысяч токенов.
  
• KV-кэш и скользящее окно. При пошаговой генерации ответа современные API используют кэш ключей/значений (K/V cache) – он хранит представления (key/value vectors) для каждого токена из уже обработанного контекста. Благодаря этому при генерации нового токена не нужно пересчитывать внимание для всех предыдущих с нуля – модель просто добавляет внимание для нового токена к уже закэшированным значениям. KV-кэш ускоряет инференс пропорционально длине контекста, но он же и занимает значительную память, особенно при окнах в сотни тысяч токенов. Кэш по сути содержит внутри себя ту же информацию, что и токены, только в сжатом виде. Если контекстное окно переполняется, разработчик может начать сдвигать окно, отбрасывая самые старые ключи/значения (аналогично усечению старых токенов). Некоторые архитектуры с относительными позициями позволяют такой подход без переобучения – модель просто продолжит на новых токенах, забыв старые. Однако, как отмечалось, это равнозначно потере памяти о старых сообщениях. Таким образом, KV-кэш – оптимизация скорости, но не средство бесконечной памяти: он всё равно ограничен максимальным числом записей (токенов).
  
• Отсутствие долгосрочной памяти. В отличие от человека, который может обобщать и хранить идеи вне текущего разговора, стандартная LLM не имеет механизма извлечь «суть» и помнить её произвольно долго. Модель не может сама остановиться и написать конспект, чтобы потом к нему вернуться – если только её явно не заставить это сделать в подсказке. Каждое новое сообщение обрабатывается как продолжение цепочки токенов, и модель не осознаёт «большую картину» всей беседы [1]. Это приводит к эффекту «когнитивной перегрузки»: когда диалог становится слишком долгим и запутанным, модель не может удержать все взаимосвязи в рамках только своего окна внимания [1]. Нет механизма пересмотра или реорганизации знаний – только поток последовательной обработки. Из-за этого с ростом длины истории могут накапливаться мелкие ошибки, которые модель не исправляет, а развитие темы может пойти в сторону бессвязности [1]. Различия в том, как модели обучены (например, ориентация ChatGPT на диалоговую естественность vs. фактичность Bard vs. этическое обоснование в Claude), влияют на то, какие аспекты деградации проявятся сильнее [1], но сам принцип ограниченной памяти един для всех.
  
• Превышение лимитов и overflow. Когда пользователь или приложение пытается скормить модели запрос, превышающий её максимальный контекст (например, 130k токенов на модели с окном 128k), система обычно вернёт ошибку или отбросит лишние токены. В OpenAI API запрос > контекста выдаст ошибку, требуя укоротить ввод. В интерфейсе ChatGPT при достижении предела может появиться сообщение о слишком длинном контенте или модель начнёт отвечать неадекватно, так как часть входа не прочитана. Никакая из моделей не способна обойти свой лимит – например, если перебрать через API 200k+ токенов в GPT-4.1, она не магически продолжит память, а просто не учтет избыточные данные. Поэтому разработчикам приходится резать или суммировать данные перед отправкой.
  

Различные модели внедряют специфические инженерные решения, чтобы смягчить эти ограничения. Например, Claude известен использованием особых позиционных эмбеддингов и обучением на длиннейших последовательностях для максимального запоминания; GPT-4.1 и Gemini применяют комбинацию относительных позиций и внутреннего разбития задач (reasoning steps), чтобы эффективно использовать миллион токенов; Grok 3 тренирован на огромных данных (включая свежие документы) и также использует расширенные позиции. Тем не менее, архитектурно все они пока остаются трансформерами без постоянной памяти. Исследовательские прототипы с рекуррентными модулями или внешними хранилищами (например, RNN-обёртки вокруг трансформера, или нейронные сети с памятью) пока не внедрены в коммерческих версиях перечисленных моделей. Поэтому проблема долгого контекста – это фундаментальное следствие фиксированного окна внимания, просто сейчас окно стало больше, а значит границы наступают реже.

Как минимизировать потерю контекста: рекомендации

Несмотря на описанные ограничения, есть ряд практик, которые позволяют пользователям и разработчикам снизить эффект потери контекста в длинных диалогах:

• Стратегия суммаризации. Периодически резюмируйте ключевые моменты диалога, чтобы сохранить их в свежем контексте. Например, можно каждые N сообщений просить модель подвести краткий итог важных фактов, и затем использовать этот краткий конспект вместо длинной истории. Сводные пересказы занимают меньше токенов и помогают ИИ удержать фокус на главном [3]. Вручную это можно делать, написав что-то вроде: «Давайте подытожим: мы выяснили X, обсудили Y и решили сделать Z.» – после такого шага даже если старые детали выпадут, у модели останется сжатое напоминание.
  
• Деление на части (chunking). Разбивайте длинные задачи или диалоги на отдельные сегменты. Если у вас несколько тематических блоков обсуждения, лучше разделить их на разные чаты или хотя бы явно завершить один топик резюме, прежде чем перейти к следующему. Начав новый тред, коротко напомните важное из прошлого: «Ранее мы получили вывод X. Теперь перейдём к следующему вопросу…». Это восстановит необходимый контекст без всей нагрузки предыдущего разговора [1]. Такой подход «разгружает» модель: короткие сессии (до нескольких тысяч токенов) поддерживают связность лучше, чем один сверхдлинный сеанс.
  
• Использование внешней памяти. Если необходимо работать с очень большим объёмом информации, который не помещается целиком в контекст, применяйте внешние инструменты: базы знаний, векторные хранилища, документы. То есть сохраняйте подробности во внешних заметках или БД и при необходимости подтягивайте оттуда релевантные куски в подсказку [1] [3]. Разработчики могут реализовать подход Retrieval-Augmented Generation: индексировать длинные тексты, а на запрос пользователя извлекать из индекса только те фрагменты, которые нужны, и подставлять их в prompt. Пользователь на практике может самостоятельно копировать в чат отрывки из ранее обсужденного или ссылаться на материалы. Это снимает нагрузку с модели – ей не нужно помнить всё, она оперирует только важными данными по запросу.
  
• Выбор подходящей модели. Если вы знаете, что диалог будет длинным или задача требует обработки большого текста, используйте модель с расширенным контекстом [1]. Например, для анализа длинного документа лучше взять Claude или GPT-4 32k/100k, чем базовую 4k модель. Более новые модели (GPT-4.1, Claude 3, Gemini 2.5 и т.д.) специально оптимизированы под длинные вводы, поэтому они будут менее подвержены потере информации на больших масштабах. Конечно, за увеличение окна приходится платить – такие модели могут работать медленнее и стоить дороже – но если качество на длинной задаче критично, это оправдано. Для чатов в веб-интерфейсе это значит, что подписка на Pro-версию (где доступны модели вроде ChatGPT o4-mini-high или Claude 100k) поможет вести более продуктивные длительные обсуждения.
  
• Фокусирование и уточнение запросов. Старайтесь в своих промптах быть четкими и конкретными, особенно в длинном диалоге. Каждое новое сообщение должно по возможности однозначно указывать, на чем сфокусироваться, чтобы модель не тратила контекст на лишнее. Например, вместо расплывчатого «Что ты об этом думаешь?» лучше написать: «Учитывая X и Y из нашей предыдущей беседы, что ты предлагаешь сделать относительно Z?». Точная формулировка ссылается на ключевые моменты (X, Y) и тем самым освежает контекст для модели. Это уменьшает шанс, что ИИ уйдёт в сторону или начнёт повторять известные общие факты – он видит, на что именно надо обратить внимание.
  
• Контроль длины ответов и снижения «шума». В длинном взаимодействии полезно ограничивать модель в размерах её ответов, чтобы она сама не загрязняла контекст слишком объемным текстом. Попросите отвечать кратко, по делу. Если модель начинает генерировать слишком много малоценного текста, можно прервать и уточнить формат ответа (например: «Дай список из 3 пунктов…»). Это не столько предотвращает забывание, сколько уменьшает расход токенов и тем самым оттягивает наступление переполнения окна. Меньше лишнего текста – больше важных данных останется в рамках памяти модели.
  
• Перезапуск при деградации. Если вы заметили, что качество ответов существенно упало – модель противоречит себе, забывает контекст – не бойтесь начать новый диалог. Вы можете скопировать в новый чат самые существенные факты из старого (или свое последнее формулирование проблемы). Это часто более эффективно, чем пытаться «встряхнуть» модель в том же треде. Новый контекст начинается с чистого листа (без накопленных ошибок), и модель снова будет на пике формы, опираясь только на предоставленную вами свежую выжимку из прошлой беседы.
  

Следуя этим рекомендациям, можно в значительной степени смягчить эффект «скольжения» качества при длительных взаимодействиях с LLM. Резюмируя: держите контекст как можно более релевантным и компактным, периодически обновляйте модель краткими напоминаниями, и используйте возможности длинноконтекстных моделей там, где это необходимо. Такие подходы позволяют поддерживать продуктивность диалога даже на больших масштабах токенов [3] [1], сохраняя максимально возможную связность и точность ответов. В итоге, хотя полная потеря контекста на длинной дистанции неизбежна для текущих архитектур, грамотное управление контекстом – как со стороны пользователя, так и со стороны разработчика – помогает существенно отодвинуть границы и получить от моделей максимум пользы в сложных многоэтапных задачах.

Источники

1. Howard, J. (2024). Context Degradation Syndrome: When Large Language Models Lose the Plot. https://jameshoward.us/2024/11/26/context-degradation-syndrome-when-large-language-models-lose-the-plot
2. Kanaries. (n.d.). ChatGPT Context Window: Unleashing the Power of Context in Chatbots. https://docs.kanaries.net/topics/ChatGPT/chatgpt-context-window
3. Sommo. (n.d.). How accurate is ChatGPT: long-context degradation and model settings. https://www.sommo.io/blog/how-accurate-is-chatgpt-long-context-degradation-and-model-settings
4. Hugging Face. (n.d.). Daily Papers — KV-cache memory. https://huggingface.co/papers?q=KV-cache%20memory
5. Generative AI. (n.d.). ChatGPT’s Edit Button is a mighty Weapon — No Joke!. https://generativeai.pub/chatgpts-edit-button-is-a-mighty-weapon-no-joke-67f667b3cd51
6. DataCamp. (n.d.). O4-Mini: Tests, Features, O3 Comparison, Benchmarks & More. https://www.datacamp.com/blog/o4-mini
7. Ferrera, D. (2025). The New AI Model Crushing Coding & Long Context Tasks? It’s ChatGPT 4.1. https://medium.com/@ferreradaniel/the-new-ai-model-crushing-coding-long-context-tasks-its-chatgpt-4-1-7744e6e963ac
8. Anthropic. (n.d.). Introducing the next generation of Claude. https://www.anthropic.com/news/claude-3-family
9. Hacker News. (2023). 100K Context Windows. https://news.ycombinator.com/item?id=35904773
10. Google DeepMind. (2025). Gemini 2.5: Our newest Gemini model with thinking. https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/
11. xAI. (n.d.). Grok 3 Beta — The Age of Reasoning Agents. https://x.ai/news/grok-3
12. Alperovich, G. (n.d.). The Secret Sauce behind 100K context window in LLMs: all tricks in one place. https://blog.gopenai.com/how-to-speed-up-llms-and-use-100k-context-window-all-tricks-in-one-place-ffd40577b4c
13. Akash. (n.d.). Unleashing the Power of Long Context in Large Language Models. https://medium.com/@263akash/unleashing-the-power-of-long-context-in-large-language-models-10c106551bdd