reymer.ai
Новости
/
Данные
/
Инструменты
/
Знания
reymer.ai

Медиапортал об автономном бизнесе, AI-трансформации и автономизации.

hello@reymer.ai

Новости

  • Все новости
  • AI-дайджесты

Инструменты

  • Каталог
  • Коллекции
  • Сравнения
  • Промпты
  • Поиск для агентов

Данные

  • AI-рынки
  • Value Chain
  • Цены API
  • Калькулятор
  • AI Intelligence: инсайдеры и фонды

Знания

  • Вся база знаний
  • Карта профессий и AI
  • AI-агенты для бизнеса
  • AI для профессий
  • Gartner MQ анализы
  • Оценка автономизации
  • Глоссарий
  • Кейсы внедрения ИИ
  • FAQ

Справочники

  • Автономный бизнес
  • Claude Code Tips
  • Вайб-кодинг
  • MCP Protocol
  • AI-кодинг агенты
  • Agent Frameworks
  • Deep Thinking Prompts
  • Гид по AI-агентам
  • OpenClaw vs NanoClaw
  • Конституция Claude

Курсы

  • Все курсы
  • Основы AI
  • Промпт-инжиниринг
  • Claude 101
  • Claude Code
  • Claude Agent Skills
  • Perplexity Pro 101
  • OpenClaw 101
  • NanoClaw 101
  • PicoClaw 101

© 2026 reymer.ai · СТАТУС СИСТЕМЫ: РАБОТАЕТ

О проектеПолитика конфиденциальности
AI Foundations: Основы искусственного интеллекта

Что такое AI

  • Демистификация AI10 мин
  • История AI: от мечты к реальности10 мин
  • Типы AI: узкий vs общий10 мин

Как работают LLM

  • LLM простыми словами15 мин
  • Обучение моделей: данные и параметры10 мин
  • Context window и ограничения10 мин

Ландшафт AI-моделей

  • Топ AI-компании и их модели15 мин
  • Открытые vs закрытые модели10 мин
  • Мультимодальность: не только текст5 мин

AI в бизнесе

  • AI для операционных задач15 мин
  • ROI внедрения AI15 мин
  • Риски и compliance10 мин

Промпт-инжиниринг

  • Анатомия хорошего промпта15 мин
  • Продвинутые техники10 мин
  • 5 промптов на каждый день5 мин

Будущее и ваша роль

  • Тренды AI на ближайшие годы10 мин
  • AI-грамотность: ваш новый навык5 мин
Урок 6 из 17•10 мин

Context window и ограничения

Цели урока

После прохождения этого урока вы сможете:

  • 1Понять, что такое контекстное окно и почему оно важно
  • 2Научиться работать с ограничениями памяти LLM
  • 3Узнать о эволюции размеров контекста

Контекстное окно — "рабочая память" AI

LLM не имеет долговременной памяти между сессиями. Всё, что она "помнит" — это то, что находится в текущем контекстном окне. Это как если бы у человека была только записная книжка ограниченного размера, и он забывал всё, что не поместилось.

Что входит в контекст?

  • Системный промпт — инструкции, которые задают поведение модели
  • История диалога — все предыдущие сообщения в чате
  • Загруженные файлы — документы, код, изображения
  • Ваш текущий вопрос
  • Ответ модели (генерируется в том же окне!)
Критически важно

Ответ модели тоже занимает место в контексте. Если вы попросите сгенерировать длинный текст, места для вашего следующего вопроса станет меньше.

Что происходит, когда контекст переполняется?

Разные системы обрабатывают это по-разному:

  • Обрезка начала — удаляются самые старые сообщения
  • Сжатие — AI создаёт краткое резюме старого контекста
  • Ошибка — система отказывается обрабатывать слишком длинный запрос

Практические советы

ПроблемаРешение
AI "забывает" начало разговораНачните новый чат, повторив ключевую информацию
Не помещается длинный документРазбейте на части, обрабатывайте последовательно
AI путается в длинном контекстеДавайте чёткую структуру, используйте разделители
Ответы становятся хуже к концу"Lost in the middle" — размещайте важное в начале и конце
Lost in the Middle

Исследования показали, что LLM хуже работает с информацией в середине длинного контекста. Размещайте самое важное в начале или конце промпта.

Для бизнес-задач 200K токенов (Claude) ≈ небольшая книга. Вы можете загрузить контракт, отчёт или документацию целиком и работать с ними.

Вопросы для размышления

  • •Как ограничения контекстного окна влияют на дизайн AI-ассистентов для бизнеса?
  • •Какие ваши рабочие документы поместятся в контекст современных моделей?
Обучение моделей: данные и параметрыТоп AI-компании и их модели

Курс создан Reymer AI. © 2026 Reymer AI