---
title: "Token (LLM) (BG)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Token_(LLM)_(BG)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Token_(LLM)_(BG)"
language: "bg"
categories:
  - "Category:Bulgarian"
  - "Category:Core LLM concepts"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM core concepts"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 8092
wiki_created_at: 2026-09-07T01:12:14Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:12:14Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:23:20Z
---

# Token (LLM) (BG)

**Токен (token)** — минималната единица текст, с която могат да работят големите езикови модели (LLM). Всеки текст преди обработка от LLM се преобразува предварително в последователност от токени, които след това се превеждат в числови представления, удобни за анализ и обработка от модела.

В зависимост от използваната стратегия за токенизация, токенът може да представлява:

- Цяла дума (например „къща")
- Част от дума или корен (например „къщ" в „къщичка\\)

<!-- -->

- Единичен символ или пунктуация (например „,", „!")

Използването на токени позволява на езиковите модели ефективно да изучават и възпроизвеждат структури на текста, да разкриват закономерности, както и да разбират семантиката и синтаксиса на текста.

## Процес на токенизация

**Токенизация** (tokenization) — това е процесът на разбиване на изходния текст на токени с последващото им преобразуване в числови идентификатори, разбираеми за модела.

Този етап е задължителен и фундаментален за работата на големите езикови модели. С негова помощ LLM получава възможността да:

- Анализира синтаксиса — структурата на текста и наредбата на елементите (думи и фрази);
- Извлича семантиката — дълбинния смисъл на текста и взаимовръзките между елементите.

Разграничават се няколко основни метода на токенизация, сред които:

- **Byte Pair Encoding (BPE)**: Алгоритъм, който итеративно заменя най-честите двойки символи с нови токени, което позволява ефективно обработване на редки думи и морфологични вариации.
- **WordPiece**: Използва се в моделите BERT и разбива думите на подсловни единици, което помага при обработката на непознати думи.
- **SentencePiece**: Метод, който разглежда текста като последователност от символи и прилага модели на базата на BPE или Unigram за токенизация.

Изборът на метод за токенизация влияе върху производителността на модела, способността му да обработва различни езици и ефективността на обучението.

## Специални токени

Освен основните токени, моделите използват също специални токени за означаване на функционални елементи на текста, като например:

- `[CLS]` (class) — токен за начало на последователност, често използван за задачи по класификация на текст;
- `[SEP]` (separator) — разделя различни части на текста (например въпрос и отговор, изречения или абзаци);
- `[MASK]` — специален токен за означаване на дума, която моделът трябва да предвиди (използва се в BERT и други masked-language модели);
- `[PAD]` (padding) — използва се за изравняване на текста по дължина.

Тези специални токени помагат на моделите да възприемат по-точно структурата и контекста на обработвания текст.

## Токени и контекстен прозорец

**Контекстен прозорец** (context window) — това е максималният брой токени, които моделът е способен едновременно да отчита и обработва при генерирането на текст.

Например моделът GPT-3 има контекстен прозорец с размер 2048 токена. Това означава, че при създаването на текст моделът може едновременно да отчита информацията, съдържаща се в максимум 2048 токена от изходния текст. Размерът на контекстния прозорец влияе върху:

- Максималния обем информация, достъпен за модела;
- Качеството и смисловата последователност на генерираните отговори;
- Способността на модела да възприема дълги текстове и да запазва контекста при голямо разстояние между токените.

## Литература

- Sennrich, R.; Haddow, B.; Birch, A. (2016). *Neural Machine Translation of Rare Words with Subword Units*. arXiv:1508.07909.
- Kudo, T.; Richardson, J. (2018). *SentencePiece: A Simple and Language-Independent Subword Tokenizer and Detokenizer for Neural Text Processing*. arXiv:1808.06226.
- Kudo, T. (2018). *Subword Regularization: Improving Neural Network Translation Models with Multiple Subword Candidates*. arXiv:1804.10959.
- Devlin, J. et al. (2019). *BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding*. arXiv:1810.04805.
- Song, X. et al. (2021). *Fast WordPiece Tokenization*. \*EMNLP 2021\*. ACL Anthology.
- Mielke, S. J.; Dalmia, S.; Cotterell, R. (2021). *A Brief History of Open-Vocabulary Modeling and Tokenization in NLP*. arXiv:2112.10508.
- Xue, J. et al. (2022). *ByT5: Towards a Token-Free Future with Pre-trained Byte-to-Byte Models*. arXiv:2105.13626.
- Limisiewicz, T.; Balhar, J.; Mareček, D. (2023). *Tokenization Impacts Multilingual Language Modeling: Assessing Vocabulary Allocation and Overlap Across Languages*. arXiv:2305.17179.
- Pourmostafa Roshan Sharami, J.; Shterionov, D.; Spronck, P. (2023). *A Systematic Analysis of Vocabulary and BPE Settings for Optimal Fine-tuning of NMT*. arXiv:2303.00722.
- Batsuren, K. et al. (2024). *Evaluating Subword Tokenization: Alien Subword Composition and OOV Generalization Challenge*. arXiv:2404.13292.
- Chai, Y. et al. (2024). *Tokenization Falling Short: On Subword Robustness in Large Language Models*. arXiv:2406.11687.