---
title: "Token (LLM) (HU)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Token_(LLM)_(HU)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Token_(LLM)_(HU)"
language: "hu"
categories:
  - "Category:Core LLM concepts"
  - "Category:Hungarian"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM core concepts"
  - "Category:Machine learning"
revision_id: 8102
wiki_created_at: 2026-09-07T01:12:22Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:12:22Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:23:23Z
---

# Token (LLM) (HU)

**Token (token)** — a szöveg minimális egysége, amellyel a nagy nyelvi modellek (LLM) képesek dolgozni. Minden szöveg az LLM általi feldolgozás előtt tokenek sorozatává alakul át, amelyeket ezt követően a modell által elemzésre és feldolgozásra alkalmas numerikus reprezentációkká konvertálnak.

A használt tokenizálási stratégiától függően egy token lehet:​

- Teljes szó (például: „ház")
- Szótő vagy szórész (például: „ház" a „házikó" szóban)

<!-- -->

- Egyetlen karakter vagy írásjelzés (például: „,", „!")

A tokenek használata lehetővé teszi a nyelvi modellek számára, hogy hatékonyan tanulmányozzák és reprodukálják a szövegstruktúrákat, mintázatokat ismerjenek fel, valamint megértsék a szöveg szemantikáját és szintaxisát.

## Tokenizálási folyamat

**Tokenizálás** (tokenization) — az a folyamat, amelynek során a forrásszöveget tokenekre bontják, majd azokat a modell számára érthető numerikus azonosítókká alakítják.

Ez a lépés kötelező és alapvető a nagy nyelvi modellek működéséhez. Segítségével az LLM képes:

- Szintaxis elemzésére — a szöveg szerkezetének és elemeinek (szavak és kifejezések) elrendezésének vizsgálatára;
- Szemantika kinyerésére — a szöveg mélyebb értelmének és az elemek közötti összefüggések feltárására.

Több fő tokenizálási módszert különböztetünk meg, köztük:

- **Byte Pair Encoding (BPE)**: Egy algoritmus, amely iteratívan helyettesíti a leggyakoribb karakterpárokat új tokenekkel, lehetővé téve a ritka szavak és morfológiai variációk hatékony kezelését.
- **WordPiece**: A BERT modellekben alkalmazott módszer, amely a szavakat részegységekre bontja, elősegítve az ismeretlen szavak feldolgozását.
- **SentencePiece**: Olyan módszer, amely a szöveget karakterek sorozataként kezeli, és BPE- vagy Unigram-alapú modelleket alkalmaz a tokenizáláshoz.

A tokenizálási módszer megválasztása befolyásolja a modell teljesítményét, különböző nyelvek feldolgozási képességét és a tanítás hatékonyságát.

## Speciális tokenek

Az alapvető tokeneken kívül a modellek speciális tokeneket is alkalmaznak a szöveg funkcionális elemeinek jelölésére, mint például:

- `[CLS]` (class) — a sorozat kezdetét jelölő token, amelyet gyakran szövegklasszifikációs feladatokhoz használnak;
- `[SEP]` (separator) — a szöveg különböző részeit választja el (például kérdést és választ, mondatokat vagy bekezdéseket);
- `[MASK]` — speciális token annak a szónak a jelölésére, amelyet a modellnek meg kell jósolnia (BERT-ben és más masked-language modellekben használatos);
- `[PAD]` (padding) — a szöveg hosszának kiegyenlítésére szolgál.

Ezek a speciális tokenek segítenek a modelleknek pontosabban értelmezni a feldolgozott szöveg szerkezetét és kontextusát.

## Tokenek és a kontextusablak

**Kontextusablak** (context window) — a tokenek maximális száma, amelyet a modell egyszerre képes figyelembe venni és feldolgozni a szöveggenerálás során.

Például a GPT-3 modell kontextusablakának mérete 2048 token. Ez azt jelenti, hogy szöveglétrehozáskor a modell egyszerre legfeljebb 2048 token tartalmát veheti figyelembe. A kontextusablak mérete befolyásolja:

- A modell számára elérhető információ maximális mennyiségét;
- A generált válaszok minőségét és értelmességét;
- A modell képességét hosszú szövegek feldolgozására és a kontextus megőrzésére nagy tokentávolságok esetén.

## Irodalom

- 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.