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LLM・生成AI

コンテキストウィンドウとは？

読み: こんてきすとうぃんどう英語: Context Window更新日: 2026-06-23

LLMが一度の入力と出力で扱えるトークン範囲です。長文処理や会話履歴の保持に関係します。

試験で問われるポイント

  • 長文文書やRAG結果を扱う設計で重要です。
  • 上限を超えると情報を削る、分割するなどの工夫が必要です。
  • 大きいほど便利ですが、コストや速度にも影響します。

具体例

契約書全体を読み込ませたい場合、コンテキスト長が足りるか確認します。

よくある誤解

  • コンテキストウィンドウが大きければ必ず正確になると考える。
  • モデルが永続的にすべてを記憶する範囲だと考える。

対応試験

生成AIパスポートG検定AWS AI Practitioner

関連する表記: コンテキストウィンドウ / コンテキスト長 / 文脈長 / Context Window

関連問題で復習

AWS AI Practitioner生成AIの基礎

大規模言語モデルのコンテキストウィンドウの説明として最も適切なものはどれか。

生成AIパスポートプロンプト制作・ビジネス活用

大きなコンテキストウィンドウを持つLLMのビジネス活用例として適切なものはどれか。

生成AIパスポートAI・生成AIの基礎

長い論文を要約させたいが「入力が長すぎる」とエラーになった。この制限に関係するのはどれか。

AWS AI Practitioner生成AIの基礎

基盤モデル選定で考慮すべき観点として適切なものを2つ選べ。

AWS AI Practitioner生成AIの基礎

生成AIモデル選定で考慮すべき制約として最も適切なものはどれか。

AWS AI Practitioner基盤モデルの活用

基盤モデル選定で入出力長を確認すべき理由として最も適切なものはどれか。

関連用語

大規模言語モデル（LLM）

大量のテキストで学習し、文章理解、生成、要約、翻訳、対話などを行う言語モデルです。

RAG（検索拡張生成）

外部文書やデータベースを検索し、その結果を根拠としてLLMに回答を生成させる構成です。

トークン

LLMが文章を処理するために分割する単位です。単語、文字、単語の一部などになります。

FujiCertの用語解説は、各試験の公式問題ではなく、学習者が問題演習で つまずきやすい観点を整理した非公式の学習支援コンテンツです。