Hozirda koʻplab AI modellar 200 mingdan 1 milliongacha token sigʻadigan context window bilan maqtanmoqda. Lekin bu raqamlarga aldanmaslik kerak.
Gap shundaki, context window hajmini texnik jihatdan oʻstirish mumkin boʻlsa-da, amalda uni boshqarish va maʼlumotni "eslab qolish" qiyinlashib boraveradi. Chunki asosiy muammo xotira hajmida emas, balki diqqatda (attention).
Hozirgi Transformer arxitekturasiga asoslangan modellar context window toʻlgan sari attention mexanizmi kuchsizlana boshlaydi. Natijada model hamma narsani "koʻradi", lekin eng muhimini ajrata olmaydi.
Bu xuddi 1000 sahifalik kitobni bir nazar bilan varaqlab chiqqandek gap — maʼlumot bor, lekin undan foyda yoʻq.
Texnik narxi
Bundan tashqari, hajmning kattaligi bir qator texnik qiyinchiliklarni tugʻdiradi:
- har bir soʻrov uchun token sarfi keskin oshadi;
- javob kutish vaqti uzayadi;
- loyiha xarajatlari koʻpayadi.
Eng yomoni — modelning adashish (hallutsinatsiya) ehtimoli ortadi.
Amalda
Claude Code'dan foydalanishda ham shunga eʼtibor berish kerak: context window 50% dan oshganda compact qilish yoki boshqa sessiyada ishlash kerak.