La perdita di contesto nei modelli LLM

La perdita di contesto nei modelli LLM Context Loss in LLM Models

by Bruno Tessaro, posted on April 23, 2025

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Quando utilizziamo sistemi di intelligenza artificiale per rispondere a domande complesse, spesso ci imbattiamo in un problema chiamato "perdita di contesto". Immaginate di raccontare una storia lunga e dettagliata, ma a metà del racconto dimenticate alcuni particolari cruciali: qualcosa di simile accade ai modelli linguistici quando devono gestire grandi quantità di informazioni. Nei sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation), che combinano ricerca esterna e generazione di testo, questa sfida è particolarmente rilevante. Esistono però tecniche innovative per mitigare il problema, rendendo le risposte più coerenti e precise.

Il cuore del problema risiede nella difficoltà di tenere traccia di tutte le informazioni rilevanti durante il processo di generazione. Pensate a un assistente virtuale che deve rispondere a una domanda basandosi su un manuale tecnico di centinaia di pagine: se non riesce a ricordare il contesto corretto, rischia di produrre risposte inaccurate o contraddittorie. Questo fenomeno si acuisce quando i documenti sono lunghi o strutturati in modo complesso.

Una soluzione fondamentale è la suddivisione strategica del testo in segmenti (chunking). Prendiamo un articolo giornalistico: invece di analizzarlo tutto insieme, lo dividiamo in paragrafi tematici. Ad esempio, un testo su un nuovo farmaco potrebbe essere segmentato in "ricerca clinica", "effetti collaterali" e "approvazioni normative". Questo approccio permette al sistema di processare ogni parte mantenendo il focus sul contesto specifico. Tuttavia, la semplice divisione in blocchi di dimensione fissa può portare a perdere collegamenti importanti tra le sezioni, come il rapporto causa-effetto tra dati presentati in paragrafi diversi.

Qui entra in gioco l'Ottimizzazione della Finestra Contestuale, una tecnica che regola dinamicamente la quantità di informazioni considerate. Immaginate una lente d'ingrandimento. Per una domanda sulle caratteristiche tecniche di uno smartphone, il sistema potrebbe concentrarsi su 6-8 paragrafi chiave estratti dal manuale, evitando di sovraccaricarsi con dettagli irrilevanti. Un esperimento condotto su modelli avanzati ha dimostrato che utilizzare il 40-70% della capacità massima della "memoria" del sistema produce i migliori risultati, bilanciando completezza e precisione.

Il Prompt Engineering gioca un ruolo cruciale nel guidare il modello a usare efficacemente il contesto disponibile. Prendiamo una domanda come "Quali sono i rischi dell'uso prolungato dello smartphone?". Un prompt ottimizzato potrebbe essere: "Considerando i documenti tecnici forniti sui dispositivi mobili, elenca tre rischi principali per la salute correlati all'uso prolungato, citando le pagine rilevanti". Questo approccio forza il sistema ad ancorarsi saldamente alle fonti, riducendo il rischio di divagazioni. Tecniche avanzate come la catena del ragionamento spingono il modello a esplicitare i passaggi logici, rendendo più trasparente l'uso del contesto.

Il Contextual Retrieval rappresenta un salto qualitativo nell'elaborazione del contesto. Antropic ha sviluppato questo metodo dove ogni segmento di testo viene arricchito con informazioni esplicative prima dell'analisi. Per esempio, un estratto secco come "Il fatturato è aumentato del 3%" diventa "Dal rapporto trimestrale di ACME: rispetto ai 314 milioni del trimestre precedente, il fatturato è aumentato del 3%". Questo contesto aggiuntivo, generato automaticamente da modelli come Claude, migliora l'accuratezza nella ricerca delle informazioni.

Le strategie ibride di chunking combinano diversi approcci per adattarsi alla complessità dei documenti. In un contratto legale, si potrebbe usare una divisione semantica basata sulle sezioni principali per i capitoli cruciali, affiancata a una suddivisione in paragrafi di lunghezza fissa per le clausole standard. Questo dualismo permette di mantenere sia la struttura logica che l'efficienza computazionale.

I modelli di memorizzazione gerarchica introducono una struttura ad albero per organizzare le informazioni. In una lunga conversazione tra medico e paziente, i nodi superiori dell'albero potrebbero riassumere le diagnosi precedenti, mentre quelli inferiori conservano dettagli specifici sui sintomi. Durante una nuova consultazione, il sistema "percorre" l'albero selezionando solo i nodi rilevanti, evitando di sovraccaricare la memoria con dati non pertinenti.

Il Selective Retrieval con Reranking completa il quadro agendo come un filtro intelligente. Dopo una prima selezione di documenti potenzialmente rilevanti, un modello specializzato rivaluta ogni risultato. Per una ricerca su "terapia innovativa per il diabete", il sistema potrebbe prima trovare 50 articoli, poi usare un secondo modello per selezionare i 5 più pertinenti, scartando quelli obsoleti o fuori contesto. Tecniche come il cross-encoding permettono di valutare simultaneamente query e documento, migliorando la precisione rispetto ai metodi tradizionali.

Queste tecniche, combinate strategicamente, stanno rivoluzionando l'affidabilità dei sistemi di intelligenza artificiale nella gestione di informazioni complesse. La sfida futura risiederà nell'ottimizzare ulteriormente questi metodi, bilanciando precisione, velocità e costi computazionali.

When we use artificial intelligence systems to answer complex questions, we often encounter a problem called "context loss". Imagine telling a long and detailed story, but halfway through you forget some crucial details: something similar happens to language models when they need to manage large amounts of information. In RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems, which combine external search and text generation, this challenge is particularly relevant. However, there are innovative techniques to mitigate the problem, making responses more coherent and precise.

The heart of the problem lies in the difficulty of keeping track of all relevant information during the generation process. Think of a virtual assistant that must answer a question based on a technical manual of hundreds of pages: if it cannot remember the correct context, it risks producing inaccurate or contradictory answers. This phenomenon worsens when documents are long or structured in complex ways.

A fundamental solution is the strategic division of text into segments (chunking). Let's take a news article: instead of analyzing it all together, we divide it into thematic paragraphs. For example, a text about a new drug could be segmented into "clinical research", "side effects" and "regulatory approvals". This approach allows the system to process each part while maintaining focus on the specific context. However, simple division into fixed-size blocks can lead to losing important connections between sections, such as the cause-and-effect relationship between data presented in different paragraphs.

This is where Context Window Optimization comes into play, a technique that dynamically adjusts the amount of information considered. Imagine a magnifying glass. For a question about the technical features of a smartphone, the system could focus on 6-8 key paragraphs extracted from the manual, avoiding overloading itself with irrelevant details. An experiment conducted on advanced models has shown that using 40-70% of the system's maximum "memory" capacity produces the best results, balancing completeness and accuracy.

Prompt Engineering plays a crucial role in guiding the model to use available context effectively. Let's take a question like "What are the risks of prolonged smartphone use?". An optimized prompt could be: "Considering the technical documents provided on mobile devices, list three main health risks related to prolonged use, citing relevant pages". This approach forces the system to anchor firmly to sources, reducing the risk of wandering. Advanced techniques like chain of thought reasoning push the model to make logical steps explicit, making the use of context more transparent.

Contextual Retrieval represents a qualitative leap in context processing. Anthropic developed this method where each text segment is enriched with explanatory information before analysis. For example, a dry extract like "Revenue increased by 3%" becomes "From ACME's quarterly report: compared to 314 million from the previous quarter, revenue increased by 3%". This additional context, generated automatically by models like Claude, improves accuracy in information retrieval.

Hybrid chunking strategies combine different approaches to adapt to document complexity. In a legal contract, you could use semantic division based on main sections for crucial chapters, combined with fixed-length paragraph division for standard clauses. This dualism allows maintaining both logical structure and computational efficiency.

Hierarchical memory models introduce a tree structure to organize information. In a long conversation between doctor and patient, the upper nodes of the tree could summarize previous diagnoses, while lower ones preserve specific symptom details. During a new consultation, the system "traverses" the tree selecting only relevant nodes, avoiding overloading memory with non-pertinent data.

Selective Retrieval with Reranking completes the picture by acting as an intelligent filter. After an initial selection of potentially relevant documents, a specialized model reevaluates each result. For a search on "innovative diabetes therapy", the system could first find 50 articles, then use a second model to select the 5 most relevant ones, discarding obsolete or out-of-context ones. Techniques like cross-encoding allow simultaneous evaluation of query and document, improving accuracy compared to traditional methods.

These techniques, strategically combined, are revolutionizing the reliability of artificial intelligence systems in managing complex information. The future challenge will be to further optimize these methods, balancing accuracy, speed and computational costs.

Bruno Tessaro Insights