ガイド連動クイズ · 中 レベル

コンテキスト ウィンドウ クイズ

トークン コンテキストのバジェット、入力と出力の割り当て、長時間入力の評価制限、取得のトレードオフ、リクエストが容量を超えたときの動作を確認します。

関連するガイドパスコンテキストウィンドウ
質問 1 の 8

モデルのコンテキスト ウィンドウは何を測定しますか?

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クイズに答えると、答えと解説が表示されます。

  1. モデルのコンテキスト ウィンドウは何を測定しますか?
    • チャットインターフェースの画面解像度
    • モデルが一度に考慮できるテキストの最大量 (トークン単位)
    • 同時にチャットできるユーザーの数
    • モデルのトレーニング データセットの合計サイズ
  2. How should a token be interpreted when budgeting language-model context?
    • As exactly one full word in every language
    • As exactly one sentence in every tokenizer
    • As a tokenizer-defined unit whose relation to words depends on the model and text
    • As the API password used to send a request
  3. In a decoder-style request with a shared input-and-continuation budget, which supplied material uses that budget?
    • Instructions, conversation turns, document tokens, and the generated continuation
    • Only the latest user message
    • Only stored application files that were never supplied
    • Only generated output, with input always free
  4. Under a dense full-attention pairwise-interaction model, how does comparison count scale when a request's token length doubles?
    • It becomes only twice as large under that model
    • It stays unchanged regardless of length
    • 半分の大きさになります
    • It becomes four times as large under the quadratic model
  5. 「途中で迷った」問題とは、次のような傾向があるモデルを指します。
    • 入力が長いとクラッシュする
    • 文書の途中を別の言語に翻訳する
    • 長い入力の途中よりも最初と最後のほうの情報を思い出すことができる
    • 最初と最後の文を完全に無視する
  6. Why can retrieval be combined with a language model's limited context window?
    • It guarantees the lowest total cost for every workflow
    • It selects passages to supply rather than requiring the whole knowledge base as input
    • It permanently increases the model's supported token capacity
    • It removes the need to evaluate generated answers
  7. In an illustrative shared context budget of 8,000 tokens, input uses 6,500. How many tokens remain before other limits or overhead?
    • 6,500
    • 8,000
    • 14,500
    • 1,500
  8. What can happen when an input exceeds a language model interface's supported context?
    • Rejection, truncation, or application-side shortening, depending on the setup
    • Automatic permanent memory of all excluded text
    • Guaranteed silent deletion of the oldest message in every system
    • Automatic expansion of every model's trained architecture