لماذا ينسى ChatGPT: شرح نافذة السياق في النماذج اللغوية

بعد ساعة من العمل مع ChatGPT، ينسى النموذج فجأة تفاصيل وردت في الرسائل الأولى، فيناقض نفسه ويعود لطرح أسئلة سبق الاتفاق على إجاباتها. هذا ليس عطلًا: هكذا تعمل نافذة السياق، وفهم هذه الآلية مهم لكل من يستخدم الذكاء الاصطناعي (AI) في عمله.

ما هي نافذة السياق

النموذج اللغوي لا «يتذكر» المحادثة بالمعنى البشري. فهو يعالج النص ككتلة واحدة تُسمّى السياق. ونافذة السياق هي الحد الأقصى لحجم النص الذي يستطيع النموذج أخذه في الاعتبار ضمن طلب واحد. ووحدة القياس هي الرمز (token): نحو 3–4 أحرف في الإنجليزية، أو 1–2 كلمة في الروسية.

تعمل النماذج الحديثة بنوافذ متفاوتة السعة:

• GPT-4o — حتى 128 000 رمز (نحو 96 000 كلمة)
• Claude 3.7 Sonnet — حتى 200 000 رمز
• Gemini 1.5 Pro — حتى 2 000 000 رمز
• Llama 3 — من 8 000 إلى 128 000 رمز بحسب الإصدار

حتى 128 000 رمز تعادل نحو 300 صفحة من النص. يبدو الرقم كبيرًا، لكن في جلسات العمل الفعلية، التي تضم قاعدة شيفرة ووثائق وحوارًا طويلًا، يُبلَغ هذا الحد أسرع مما يُتوقع.

لماذا «ينسى» النموذج

حين تتجاوز المحادثة نافذة السياق، فإن النموذج لا «ينسى» فعليًا، بل لا يرى الرسائل القديمة ببساطة. فهي غائبة تقنيًا عن بيانات الإدخال في الطلب.

تعالج معظم الخدمات هذه المشكلة بإحدى طريقتين.

الاقتطاع: تُحذف أقدم الرسائل من السياق. يواصل النموذج الرد، لكن دون وصول إلى بداية المحادثة. وهكذا تعمل معظم واجهات الدردشة افتراضيًا.

التلخيص: بدلًا من أول N رسالة، يُمرَّر إلى السياق ملخص لها يولّده النموذج نفسه. تضيع التفاصيل، لكن الخيط العام يبقى.

وهناك نهج ثالث هو RAG (Retrieval-Augmented Generation): تُخزَّن المعلومات المهمة في قاعدة بيانات خارجية، ولا تُحمَّل في السياق إلا عند الحاجة. وبهذا الأسلوب تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر تعقيدًا والحلول المؤسسية.

الضياع في المنتصف: المشكلة الخفية

المسألة لا تقتصر على امتلاء النافذة. فجودة الإجابات تتراجع حتى قبل أن ينتهي السياق.

وصف باحثون من Stanford وBerkeley عام 2023 ظاهرة «الضياع في المنتصف» (lost in the middle): تستفيد النماذج بصورة أفضل بكثير من المعلومات الواردة في بداية السياق ونهايته. أما البيانات التي تقع في المنتصف فتُعالَج بجودة أقل، وكأن النموذج «لا يلحظها».

«تميل النماذج اللغوية إلى استخدام المعلومات ذات الصلة بصورة أسوأ حين تقع في منتصف سياق طويل»، — من دراسة

Lost in the Middle، 2023.

الخلاصة العملية: الأفضل أن تضع التعليمات الأساسية في بداية الطلب أو في نهايته، لا أن تدفنها في منتصف وثيقة طويلة.

كيف تتعامل مع هذا القيد

فيما يلي بعض الاستراتيجيات العملية:

• قسّم المهام — بدلًا من جلسة ضخمة واحدة، وزّع العمل على جلسات تنتهي بخلاصات وسيطة واضحة
• ضع المهم في البداية — تعمل موجّهات النظام (system prompt) والقيود الأساسية بأفضل صورة حين تكون في مطلع السياق
• استخدم نماذج بنوافذ أكبر — للوثائق الضخمة اختر Gemini 1.5 Pro (2M رمز) أو Claude بنافذة 200K
• لخّص بنفسك — قبل جلسة جديدة، اطلب من النموذج تلخيص الجلسة السابقة واحتفظ بهذا النص
• قدّر الطول مسبقًا — صفحة نصية واحدة ≈ 500 رمز، وملف شيفرة واحد ≈ 1 000–5 000 رمز

ماذا يعني ذلك

نافذة السياق ليست تفصيلًا تقنيًا هامشيًا، بل هي المعلمة المحورية في أي عمل مع النماذج اللغوية. وفهم هذا القيد يتيح ألّا نعزو سلوك النموذج «الغريب» إلى خلل، بل أن ننظّم جلسات العمل بصورة صحيحة.

يتواصل السباق نحو سياق أكبر، إذ يتنافس المزوّدون على رفع الحدود، لكن السؤال الهندسي «ماذا يرى النموذج الآن؟» سيبقى محوريًا لوقت طويل.