El contexto es lo que necesitas: La ventana de contexto máxima efectiva para los límites del mundo real de los LLM

Context Is What You Need: The Maximum Effective Context Window for Real World Limits of LLMs

September 21, 2025

Autores: Norman Paulsen

cs.AI

Resumen

Los proveedores de modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) destacan cifras impresionantes para los tamaños máximos de ventanas de contexto. Para evaluar el uso práctico de estas ventanas de contexto, 1) definimos un concepto de ventana de contexto máxima efectiva, 2) formulamos un método de prueba para medir la efectividad de una ventana de contexto en función de diversos tamaños y tipos de problemas, y 3) creamos una forma estandarizada de comparar la eficacia de los modelos para tamaños de ventana de contexto cada vez mayores, con el fin de identificar el punto de fallo. Recopilamos cientos de miles de puntos de datos en varios modelos y encontramos diferencias significativas entre el tamaño de la Ventana de Contexto Máxima (MCW, por sus siglas en inglés) reportada y el tamaño de la Ventana de Contexto Máxima Efectiva (MECW, por sus siglas en inglés). Nuestros hallazgos muestran que la MECW no solo es drásticamente diferente de la MCW, sino que también varía según el tipo de problema. Algunos de los modelos más avanzados en nuestro grupo de prueba fallaron con tan solo 100 tokens en contexto; la mayoría experimentó una degradación severa en la precisión al alcanzar los 1000 tokens en contexto. Todos los modelos quedaron muy por debajo de su Ventana de Contexto Máxima, con diferencias de hasta un 99 por ciento. Nuestros datos revelan que la Ventana de Contexto Máxima Efectiva varía según el tipo de problema planteado, ofreciendo insights claros y accionables sobre cómo mejorar la precisión del modelo y reducir las tasas de alucinación.

English

Large language model (LLM) providers boast big numbers for maximum context window sizes. To test the real world use of context windows, we 1) define a concept of maximum effective context window, 2) formulate a testing method of a context window's effectiveness over various sizes and problem types, and 3) create a standardized way to compare model efficacy for increasingly larger context window sizes to find the point of failure. We collected hundreds of thousands of data points across several models and found significant differences between reported Maximum Context Window (MCW) size and Maximum Effective Context Window (MECW) size. Our findings show that the MECW is, not only, drastically different from the MCW but also shifts based on the problem type. A few top of the line models in our test group failed with as little as 100 tokens in context; most had severe degradation in accuracy by 1000 tokens in context. All models fell far short of their Maximum Context Window by as much as 99 percent. Our data reveals the Maximum Effective Context Window shifts based on the type of problem provided, offering clear and actionable insights into how to improve model accuracy and decrease model hallucination rates.