コンテキストベクトルは、**「情報の要約」や「文脈の数値表現」**です。
一方、コンテキストウィンドウは、**「考慮する情報の範囲」や「文脈の物理的な枠」**を指します。
この2つは密接に関連していますが、概念としては異なります。コンテキストウィンドウで定義された範囲内の情報から、コンテキストベクトルが生成される、という関係性で理解すると分かりやすいでしょう。
コンテキストベクトル（Context Vector）とは？ 🧠
概念 💡
- 文脈の要約: 単語や文、あるいは文章全体の意味や文脈情報を固定長の数値ベクトルとして圧縮・表現したものです。
- 情報そのもの: AIモデル（特にリカレントニューラルネットワークやTransformer）が、過去の情報を記憶したり、入力されたシーケンスの全体的な意味を捉えたりするために内部的に生成・利用するものです。
- 動的な生成: 特に最新のモデルでは、単に過去の情報を集約するだけでなく、特定のタスク（例えば、機械翻訳のデコーダが次の単語を生成する際）において、入力シーケンスのどの部分に「注意を向けるべきか」を示唆する動的な情報として利用されます。
例 📝
- Seq2Seqモデルのエンコーダが、入力文全体（例：「私は猫が好きです」）を読み込んだ後に生成する、その文の意味を凝縮したベクトル。
- TransformerモデルのMulti-Head Attention層から出力される、ある単語が周囲の単語との関係性を考慮して更新された、より豊かな表現を持つ単語ベクトル。
コンテキストウィンドウ（Context Window）とは？ 🪟
概念 📏
- 情報の範囲: ある時点の処理において、AIモデルが**「文脈として考慮するデータの物理的な範囲や量」**を指します。
- 固定の枠: 特に初期のNLPモデルや、計算資源の制約がある場合に、現在処理している単語の前後数単語だけを文脈として利用する際に設定される「窓（ウィンドウ）」のサイズです。
- 限定された視野: このウィンドウのサイズが小さいと、モデルは遠く離れた情報（長期的な依存関係）を考慮できなくなります。
例 📚
- Word2Vecのような単語埋め込みモデルで、ある単語の「コンテキスト」として、その単語の前後2単語（ウィンドウサイズが2）のみを考慮して学習を行う場合。
- 例：「私は [美しい] [花] を [公園] で見つけた。」
- もし「花」のコンテキストウィンドウが左右1単語であれば、「美しい」と「を」だけがコンテキストとなります。
- 大規模言語モデル（LLM）において、モデルが一度に処理できるテキストの最大長。例えば、「コンテキストウィンドウが8Kトークン」という場合、モデルが一度に読み込み、考慮できる情報の量が8000トークンまでに制限されることを意味します。この制限を超えると、古い情報は切り捨てられたり、別の方法で扱われたりします。
違いのまとめ 📊
| 特徴 | コンテキストベクトル（Context Vector） | コンテキストウィンドウ（Context Window） |
|---|---|---|
| 種類 | 情報の要約、数値表現 | 考慮する情報の範囲、枠 |
| 形式 | 固定長の数値配列（ベクトル） | 整数値（単語数、トークン数、時間ステップ数など） |
| 役割 | 過去の文脈を表現・記憶し、次の予測に利用 | 文脈として利用するデータの範囲を制限 |
| 生成方法 | ニューラルネットワーク内部で学習・計算される | 人間が設定するか、モデルの設計で決まる |
| 使用例 | Seq2Seqのエンコーダ出力、Transformerのアテンション出力 | Word2Vecの周囲単語数、LLMの最大入力長 |
相互関係 🤝
コンテキストウィンドウは、「どの情報を使ってコンテキストベクトルを生成するか」というデータの範囲を定義します。その定義された範囲内の生データ（単語列など）をAIモデルが処理し、その結果として「情報の凝縮された表現」であるコンテキストベクトルが生成される、という関係です。
つまり、コンテキストウィンドウが「インプットする材料の範囲」を決め、コンテキストベクトルが「その材料から作られた料理のエキス」である、と考えるとイメージしやすいでしょう！🍲
最近のAI、特にTransformerのようなモデルでは、アテンションメカニズムの進化により、従来の固定長のコンテキストベクトルや、狭いコンテキストウィンドウの制約を大きく乗り越え、非常に長いコンテキストからでも関連情報を効率的に抽出し、よりリッチなコンテキストベクトルを生成できるようになっています。🚀