<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Long-Context on Debimate</title><link>https://debimate.jp/tags/long-context/</link><description>Recent content in Long-Context on Debimate</description><image><title>Debimate</title><url>https://debimate.jp/images/default-ogp.webp</url><link>https://debimate.jp/images/default-ogp.webp</link></image><generator>Hugo -- 0.166.0</generator><language>ja-JP</language><lastBuildDate>Thu, 12 Nov 2026 10:59:31 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://debimate.jp/tags/long-context/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Long Context - 長い入力で LLM の答えが崩れる問題はどこまで解けたか</title><link>https://debimate.jp/notes/generative-ai/long-context/</link><pubDate>Wed, 11 Nov 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://debimate.jp/notes/generative-ai/long-context/</guid><description>&lt;p&gt;LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）が一度に受け取れる入力の長さを、コンテキストウィンドウ（context window）と呼びます。2026 年には 100 万トークン（1M）を受け取れるモデルも珍しくなくなり、リポジトリのコード一式や数百ページの資料を、そのまま 1 回の入力に入れられるようになりました。トークンの数え方は &lt;a href="https://debimate.jp/notes/generative-ai/tokenizer/"&gt;Tokenizer のノート&lt;/a&gt;で説明しています。&lt;/p&gt;</description></item></channel></rss>