---
title: "Token (LLM) (PL)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Token_(LLM)_(PL)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Token_(LLM)_(PL)"
language: "pl"
categories:
  - "Category:Core LLM concepts"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM core concepts"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Polish"
revision_id: 8107
wiki_created_at: 2026-09-07T01:12:27Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:12:27Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:23:24Z
---

# Token (LLM) (PL)

**Token (token)** — minimalna jednostka tekstu, z którą potrafią pracować duże modele językowe (LLM). Każdy tekst przed przetworzeniem przez LLM jest wstępnie przekształcany w sekwencję tokenów, które następnie są tłumaczone na reprezentacje liczbowe, wygodne do analizy i przetwarzania przez model.

W zależności od stosowanej strategii tokenizacji, token może reprezentować:

- Całe słowo (np. „dom")
- Część słowa lub rdzeń (np. „dom" w „domek")

<!-- -->

- Pojedynczy znak lub znak interpunkcyjny (np. „,", „!")

Stosowanie tokenów pozwala modelom językowym efektywnie poznawać i odtwarzać struktury tekstu, wykrywać wzorce, a także rozumieć semantykę i składnię tekstu.

## Proces tokenizacji

**Tokenizacja** (tokenization) — to proces podziału wyjściowego tekstu na tokeny z ich następnym przekształceniem w identyfikatory liczbowe zrozumiałe dla modelu.

Etap ten jest obowiązkowy i fundamentalny dla działania dużych modeli językowych. Dzięki niemu LLM uzyskuje możliwość:

- Analizowania składni — struktury tekstu i rozmieszczenia elementów (słów i fraz);
- Wydobywania semantyki — głębokiego sensu tekstu i powiązań między elementami.

Wyróżnia się kilka podstawowych metod tokenizacji, wśród których:

- **Byte Pair Encoding (BPE)**: Algorytm, który iteracyjnie zastępuje najczęstsze pary znaków nowymi tokenami, co pozwala na efektywne przetwarzanie rzadkich słów i wariacji morfologicznych.
- **WordPiece**: Stosowany w modelach BERT, dzieli słowa na jednostki subsłowne, co pomaga w przetwarzaniu nieznanych słów.
- **SentencePiece**: Metoda, która traktuje tekst jako sekwencję znaków i stosuje modele oparte na BPE lub Unigram do tokenizacji.

Wybór metody tokenizacji wpływa na wydajność modelu, jego zdolność do przetwarzania różnych języków oraz efektywność uczenia.

## Tokeny specjalne

Poza podstawowymi tokenami, modele używają również tokenów specjalnych do oznaczania funkcjonalnych elementów tekstu, takich jak:

- `[CLS]` (class) — token początku sekwencji, często stosowany do zadań klasyfikacji tekstu;
- `[SEP]` (separator) — rozdziela różne części tekstu (np. pytanie i odpowiedź, zdania lub akapity);
- `[MASK]` — specjalny token do oznaczania słowa, które model ma przewidzieć (stosowany w BERT i innych modelach masked-language);
- `[PAD]` (padding) — używany do wyrównywania tekstu pod względem długości.

Te tokeny specjalne pomagają modelom dokładniej odbierać strukturę i kontekst przetwarzanego tekstu.

## Tokeny i okno kontekstowe

**Okno kontekstowe** (context window) — to maksymalna liczba tokenów, które model jest w stanie jednocześnie uwzględniać i przetwarzać podczas generowania tekstu.

Na przykład model GPT-3 posiada okno kontekstowe o rozmiarze 2048 tokenów. Oznacza to, że podczas tworzenia tekstu model może jednocześnie uwzględniać informacje zawarte w maksymalnie 2048 tokenach tekstu źródłowego. Rozmiar okna kontekstowego wpływa na:

- Maksymalną ilość informacji dostępnych dla modelu;
- Jakość i sensowność generowanych odpowiedzi;
- Zdolność modelu do przetwarzania długich tekstów i zachowania kontekstu przy dużym odstępie między tokenami.

## Literatura

- 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.