Long-Context Transformers for Large Language Models: Utvide kontekstvinduer uten drift

Long-context transformers er den nye bølgen i store språkmodeller - de lar modeller lese og forstå dokumenter som er så lange som en bok, ikke bare en side. Men det er ikke bare om å legge til flere ord. Det handler om å gjøre det uten at modellen taper fokus, gir motstridende svar eller begynner å oppfinne fakta. Dette kalles drift. Og det har vært et stort problem i flere år.

Hvorfor er kontekstvinduer så viktige?

Tenk deg at du skal analysere en juridisk avtale på 50 sider. En vanlig språkmodell fra 2020 kunne bare lese 1.000 ord om gangen - det er omtrent to sider. Du måtte dele dokumentet i biter, lese hver bit for seg, og prøve å huske hva som sto i de andre bitene. Det fungerer ikke godt. Modellen glemmer sammenhenger, trekker feil slutninger, og gir svar som ikke stemmer med hele avtalen.

Med long-context transformers kan du laste hele avtalen på en gang. Samme gjelder for forskningsartikler, tekniske håndbøker, eller lengre samtaler med en chatbot. Du får ikke bare mer informasjon - du får forståelse. Det er forskjellen mellom å lese et sitat og å forstå hele boken det kommer fra.

Hva som skjer når du utvider konteksten

De første transformermodellene, som GPT-2 fra 2019, var begrenset til 1.024 tokens. En token er ikke alltid et ord - det kan være en del av et ord, et punktum, eller et tegn. Men det betyr at modellen må sammenligne hvert token med hvert annet token for å finne ut hva som er viktig. Det kalles self-attention.

Problemet? Denne beregningen øker kvadratisk. Hvis du dobler kontekstlengden, øker regnekraften med fire ganger. Hvis du øker den ti ganger, øker den med hundre ganger. En kontekst på 4.000 tokens krever 16 ganger mer regnekraft enn en på 1.000. Det er ikke bare tregt - det er umulig å kjøre på vanlige datamaskiner.

Det er derfor de fleste modeller i 2023 var begrenset til 8.000-32.000 tokens. Selv om du hadde en kraftig GPU, var det som å prøve å kjøre en sportsvogn med diesel - det gikk, men det var ineffektivt og dyrt.

Hvordan unngår man drift?

Drift skjer når modellen blir så oppfylt med informasjon at den ikke lenger kan skille mellom hva som er viktig og hva som ikke er. Den begynner å glemme tidligere punkter, trekker feil forbindelser, eller genererer svar som virker rimelige - men er feil.

Forskere har funnet flere måter å unngå dette på:

• FlashAttention-2: En algoritme som reduserer regnekraften med 83% ved å gjøre attention-beregningene mer effektivt. Den gjør det mulig å kjøre 32.000-token kontekster på en enkelt GPU.
• Attention sinks: Den første 5-10% av teksten beholder full attention. Resten brukes med en "sliding window" - bare de siste 2.000-5.000 tokenene blir sett i detalj. Det fungerer som å holde et viktig punkt i fokus mens du leser videre.
• Ring Attention: Deler beregningen opp mellom flere GPU-er. Hver GPU jobber med et segment, og de deler informasjon i en ring. Dette lar deg nå 100.000+ tokens uten å trenge en superdatamaskin.
• StreamingLLM: En metode som bare beholder de mest relevante tokenene i minnet og kaster unna de som ikke lenger er nødvendige. Det gir en kontekst på 128.000 tokens med nesten ingen tap i nøyaktighet.

Hva fungerer i virkeligheten?

Det er stor forskjell mellom hva som fungerer i en forskningsartikkel og hva som fungerer i praksis.

Google sin Gemini 1.5 kan håndtere 1 million tokens - det er som å lese 700 sider på en gang. Men den krever spesielle TPU-chipper fra Google, og koster 5 ganger mer enn en vanlig forespørsel. For de fleste bedrifter er det ikke realistisk.

I stedet bruker mange Yi-34B-200K, en åpen kildekode-modell som kan kjøre på en vanlig NVIDIA RTX 4090 med 24 GB VRAM. Den klarer 200.000 tokens og har vist seg å være svært nøyaktig i juridiske og tekniske oppgaver. En utvikler på Reddit brukte den til å analysere en 50-sidig avtale og sa: "Jeg fikk alle detaljene riktig - inkludert små skjulte avtaler i vedlegg." Men det er ikke perfekt. En annen utvikler prøvde Llama-3-70B med 32.000 tokens og sa: "Modellen begynte å gjenta seg selv og glemte hva som sto i starten. Jeg måtte dele dokumentet i to like store deler." Det viser at det ikke bare er om lengde - det er om kvalitet i hvordan du håndterer den lengden.

Hva er de beste løsningene i 2025?

Her er en oversikt over de mest brukte løsningene i dag:

Sammenligning av long-context løsninger i 2025

Løsning	Maks kontekst	Krav til hardware	Driftsytelse	Kostnad per 100k tokens
Gemini 1.5 Pro	1.000.000	Google TPU	95% nøyaktighet opp til 500k	$0.75
Claude 3 Opus	200.000	Cloud API	92% nøyaktighet	$0.60
Yi-34B-200K	200.000	RTX 4090 (24GB)	89% nøyaktighet	$0.00 (lokalt)
Llama-3-70B + FlashAttention-2	64.000	RTX 4090 (24GB)	85% nøyaktighet	$0.00 (lokalt)
RAG (Retrieval-Augmented)	Uendelig (ved søk)	Vanlig CPU/GPU	80% nøyaktighet	$0.05-$0.15

Hva er de største utfordringene?

Selv om teknologien har gått langt, er det fortsatt store hindringer:

• Latens: En forespørsel med 32.000 tokens tar 3,8 ganger lengre tid enn en med 8.000. Det betyr at en chatbot kan ta 15 sekunder å svare - ikke 4.
• VRAM-krav: For å kjøre 32k med en 7B-modell trenger du minst 24 GB VRAM. Det er en toppmodell GPU. Ikke alle har det.
• Hyppigere hallucinasjoner: Stanford-forskning viser at mellom 8.000 og 128.000 tokens øker hallucinasjoner med 18%. Modellen blir overveldet og begynner å gjette.
• Regelverk: I Europa må du være sikker på at du ikke lagrer eller behandler personopplysninger i lange kontekster uten tillatelse. GDPR blir vanskeligere å overholde.

Hvordan kommer du i gang?

Hvis du er en utvikler og vil prøve dette:

1. Begynn med Yi-34B-200K fra Hugging Face. Den er åpen kildekode og kjører på vanlige GPU-er.
2. Installer FlashAttention-2 for å redusere minnebruk og øke hastighet.
3. Test med et dokument du kjenner godt - en rapport, en e-postkjede, eller en avtale. Se om modellen husker detaljer fra begynnelsen.
4. Hvis du ser drift, prøv attention sinks: Behold de første 5% og bruk sliding window for resten.
5. Hvis du ikke har en kraftig GPU, bruk RAG: Last inn dokumenter i en database, søk etter relevante deler, og send bare de til modellen.

Hva er fremtiden?

Forskere er enige om én ting: Det er ikke om å ha den største konteksten mulig. Det er om å ha den riktige konteksten.

Gartner forutsier at 80% av bedrifters løsninger i 2026 vil bruke kombinasjoner av moderate kontekster (32k-64k tokens) og RAG. Det er fordi de fleste oppgaver - juridisk analyse, teknisk support, rapportering - ikke trenger 1 million tokens. De trenger 50.000 tokens med høy nøyaktighet.

Meta sin neste Llama-3.1 vil ha 128k tokens som standard - og det vil gjøre det mulig for flere å kjøre det lokalt. Men det er ikke en løsning for alle. Det er en verktøykasse. Og den beste løsningen er ofte ikke den største - den er den som fungerer uten å kaste bort tid, penger eller nøyaktighet.

Hva bør du huske?

• Long-context transformers er ikke bare om lengde - det er om kvalitet i hvordan du behandler informasjon.
• Drift er et reelt problem. Mer kontekst = mer risiko for feil hvis du ikke bruker riktig teknikk.
• FlashAttention-2 og attention sinks er de viktigste verktøyene for å unngå drift.
• RAG er fortsatt den mest praktiske løsningen for de fleste bedrifter.
• Hvis du ikke har en RTX 4090 eller bedre, begynn med RAG. Ikke prøv å kjøre 200k tokens på en vanlig PC.

Det er ikke lenger om å spørre: "Hvor mange tokens kan den håndtere?" Det er om å spørre: "Hvor nøyaktig kan den være med den informasjonen?" Og det er der hvor den virkelige teknologien ligger - ikke i tallene, men i hvordan du bruker dem.