AI에서 컨텍스트 윈도우(Context Window)란, 한 번에 AI 모델이 처리하고 고려할 수 있는 입력 데이터(텍스트, 토큰, 단어)의 범위를 의미합니다.
모델이 응답이나 예측을 생성할 때 참고할 수 있는 이전 정보의 양과 한계를 결정하는 요소로, 출력의 일관성과 관련성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다.

주요 특징:

• 길이(Length): 컨텍스트 윈도우 크기는 토큰(token) 단위로 측정됩니다.
예를 들어, GPT-3는 최대 4,096토큰을 처리할 수 있고, 최신 모델들은 훨씬 더 긴 입력을 다룰 수 있습니다.

• 슬라이딩 방식(Sliding Mechanism): 입력이 길어질 경우, 윈도우는 앞쪽 데이터를 잘라내고 새로운 정보를 수용하는 식으로 “슬라이드”하며, 이로 인해 이전 맥락 일부를 잃을 수 있습니다.

• 성능에 미치는 영향(Impact on Performance): 컨텍스트 윈도우가 클수록 모델이 긴 문서 요약, 장문의 대화 유지, 복잡한 맥락 기반 작업을 더 잘 처리할 수 있습니다.

중요성

컨텍스트 윈도우 크기는 AI가 얼마나 복잡하고 맥락 의존적인 문제를 처리할 수 있는지를 결정합니다.
너무 작은 윈도우는 대화나 문서의 앞부분을 잊어버려 비일관성이 발생할 수 있습니다.
반면, 윈도우가 크면 더 많은 정보를 종합적으로 처리할 수 있어, 문서 분석, 법률 텍스트 생성, 다중 턴 대화(chatbot)와 같은 작업에서 더욱 유용합니다.