33 подписчика

К февралю 2026 года нативные контекстные окна в 2–10 млн токенов стали стандартом

1 февраля1 фев

~1 мин

Но просто загрузить в модель весь репозиторий — значит получить вычислительный хаос и деградацию ответов. Как архитекторы, мы разделяем объем данных и плотность внимания. Для обработки сверхдлинных последовательностей мы используем Ring Attention. Технология распределяет вычисления по GPU-кластеру и держит время отклика (TTFT) в норме даже на массивах в 5 млн+ токенов. Проблема «Lost in the Middle» сохраняется. Чтобы модель не теряла фокус, внедряйте Reciprocal Rank Fusion (RRF) прямо в пайплайн. Сначала ранжируйте блоки данных, затем применяйте взвешенное внимание. Это фактически «RAG внутри окна». Современные архитектуры сочетают разреженное внимание для локальных связей и линейное — для глобальных. Это позволяет анализировать кодовые базы без взрывного роста затрат на KV-кэш. Инференс на миллионах токенов стоит дорого. Context Caching (как в Gemini API) сохраняет состояния для статических данных, снижая стоимость запросов на 80–90%. Длинный контекст требует фильтрации. Лучший р

К февралю 2026 года нативные контекстные окна в 2–10 млн токенов стали стандартом. Но просто загрузить в модель весь репозиторий — значит получить вычислительный хаос и деградацию ответов. Как архитекторы, мы разделяем объем данных и плотность внимания.

Для обработки сверхдлинных последовательностей мы используем Ring Attention. Технология распределяет вычисления по GPU-кластеру и держит время отклика (TTFT) в норме даже на массивах в 5 млн+ токенов.

Проблема «Lost in the Middle» сохраняется. Чтобы модель не теряла фокус, внедряйте Reciprocal Rank Fusion (RRF) прямо в пайплайн. Сначала ранжируйте блоки данных, затем применяйте взвешенное внимание. Это фактически «RAG внутри окна».

Современные архитектуры сочетают разреженное внимание для локальных связей и линейное — для глобальных. Это позволяет анализировать кодовые базы без взрывного роста затрат на KV-кэш.

Инференс на миллионах токенов стоит дорого. Context Caching (как в Gemini API) сохраняет состояния для статических данных, снижая стоимость запросов на 80–90%.

Длинный контекст требует фильтрации. Лучший результат дает связка из пре-процессинга и Sparse Attention для фокусировки на ключевых узлах вашего проекта.