Tokeny to kluczowe jednostki, na których opiera się działanie dużych modeli językowych (LLM). Choć ich nazwa może brzmieć technicznie, w praktyce są to fragmenty tekstu, które model analizuje, przetwarza i na ich podstawie generuje odpowiedzi. Token może być całym słowem, jego częścią, a czasem nawet pojedynczym znakiem. To właśnie dzięki tokenom model potrafi zrozumieć, co użytkownik ma na myśli, zanim jeszcze wypowie ostatnie słowo.
Proces tokenizacji, czyli dzielenia tekstu na tokeny, przypomina skrupulatne krojenie chleba na kromki. Zamiast traktować zdanie jako całość, model rozkłada je na mniejsze kawałki, które łatwiej analizować. Tokenizacja nie jest jednak jednolita – różne modele stosują różne strategie. Niektóre dzielą tekst według słów, inne według sylab, a jeszcze inne według statystycznie wyodrębnionych fragmentów. To jak wybór noża do krojenia – każdy ma swoje zastosowanie i wpływa na końcowy efekt.
Tokeny pełnią rolę lingwistycznych wskaźników, które pomagają modelowi przewidzieć, co może pojawić się dalej w tekście. Przypomina to grę w skojarzenia – jeśli ktoś mówi „kawa z…”, model może zaproponować „mlekiem”, „cukrem” albo „ciastkiem”, w zależności od kontekstu. Tokeny są więc nie tylko nośnikami treści, ale też elementami statystycznych prognoz, które pozwalają modelowi zachować spójność wypowiedzi.
Warto zauważyć, że tokeny nie są równoznaczne ze słowami. Słowo „komputer” może być jednym tokenem, ale „komputeryzacja” już dwoma lub trzema. To zależy od zastosowanego algorytmu tokenizacji. Taka elastyczność pozwala modelom lepiej radzić sobie z językiem naturalnym, który bywa nieprzewidywalny, pełen neologizmów i zaskakujących konstrukcji. Tokeny są więc jak puzzle – im lepiej dopasowane, tym bardziej realistyczny obraz języka.
Tokeny mają też wpływ na długość wypowiedzi, którą model może przetworzyć. Każdy model ma swój limit tokenów, który określa, ile tekstu może „zmieścić” w jednym przetwarzaniu. To jak pojemność walizki – można ją zapakować efektywnie, ale trzeba wiedzieć, co spakować. Dlatego optymalizacja tokenizacji jest tak ważna – pozwala zmieścić więcej treści bez utraty sensu.
Z punktu widzenia NLP, tokeny są bytami o określonych właściwościach. Można je analizować pod kątem składni, semantyki czy sentymentu. Token „świetnie” niesie pozytywny ładunek emocjonalny, podczas gdy „katastrofa” raczej nie zapowiada nic dobrego. Modele uczą się rozpoznawać takie niuanse, dzięki czemu potrafią nie tylko odpowiadać, ale też rozumieć ton wypowiedzi.
Tokeny są również nośnikami kontekstu. W zdaniu „Ona powiedziała, że on…” znaczenie słowa „on” zależy od wcześniejszych tokenów. Bez nich model nie byłby w stanie zrozumieć, o kim mowa. To pokazuje, jak bardzo tokeny są powiązane ze sobą – tworzą sieć zależności, która pozwala modelowi zachować logikę i spójność.
Na koniec warto wspomnieć, że tokeny są niewidzialnymi bohaterami każdej interakcji z dużym modelem językowym. Choć użytkownik widzi tylko tekst, pod spodem działa skomplikowany mechanizm, który analizuje, przelicza i przewiduje na podstawie tokenów. To dzięki nim model potrafi pisać wiersze, tłumaczyć dokumenty czy odpowiadać na pytania – bez nich byłby jak kucharz bez składników.