---
title: "Token (LLM) (RO)"
source: "https://systems-analysis.info/int/Token_(LLM)_(RO)"
wiki: "systems-analysis.info/int"
article: "Token_(LLM)_(RO)"
language: "ro"
categories:
  - "Category:Core LLM concepts"
  - "Category:Large language models"
  - "Category:LLM core concepts"
  - "Category:Machine learning"
  - "Category:Romanian"
revision_id: 8109
wiki_created_at: 2026-09-07T01:12:28Z
wiki_modified_at: 2026-09-07T01:12:28Z
downloaded_at: 2026-09-07T23:23:24Z
---

# Token (LLM) (RO)

**Token (token)** — unitatea minimă de text cu care pot lucra modelele lingvistice mari (LLM). Orice text este convertit în prealabil într-o secvență de token-uri înainte de a fi procesat de un LLM, acestea fiind apoi traduse în reprezentări numerice, convenabile pentru analiza și procesarea de către model.

În funcție de strategia de tokenizare utilizată, un token poate reprezenta:

- Un cuvânt întreg (de exemplu, „casă\\)
- O parte a unui cuvânt sau o rădăcină (de exemplu, „cas" în „căsuță\\)

<!-- -->

- Un singur caracter sau semn de punctuație (de exemplu, „,\\, \\!\\)

Utilizarea token-urilor permite modelelor lingvistice să studieze și să reproducă eficient structurile textului, să identifice tipare, precum și să înțeleagă semantica și sintaxa textului.

## Procesul de tokenizare

**Tokenizarea** (tokenization) — este procesul de segmentare a textului sursă în token-uri, urmată de conversia acestora în identificatori numerici înțeleși de model.

Această etapă este obligatorie și fundamentală pentru funcționarea modelelor lingvistice mari. Cu ajutorul ei, LLM dobândește capacitatea de a:

- Analiza sintaxa — structura textului și dispunerea elementelor (cuvinte și fraze);
- Extrage semantica — sensul profund al textului și relațiile dintre elemente.

Se disting câteva metode principale de tokenizare, printre care:

- **Byte Pair Encoding (BPE)**: Un algoritm care înlocuiește iterativ cele mai frecvente perechi de caractere cu token-uri noi, permițând procesarea eficientă a cuvintelor rare și a variațiilor morfologice.
- **WordPiece**: Utilizat în modelele BERT, descompune cuvintele în unități sub-cuvânt, ajutând la procesarea cuvintelor necunoscute.
- **SentencePiece**: O metodă care tratează textul ca o secvență de caractere și aplică modele bazate pe BPE sau Unigram pentru tokenizare.

Alegerea metodei de tokenizare influențează performanța modelului, capacitatea sa de a procesa diverse limbi și eficiența antrenării.

## Token-uri speciale

Pe lângă token-urile de bază, modelele utilizează și token-uri speciale pentru a marca elementele funcționale ale textului, cum ar fi:

- `[CLS]` (class) — token de început al secvenței, utilizat frecvent pentru sarcini de clasificare a textului;
- `[SEP]` (separator) — separă diferite părți ale textului (de exemplu, întrebarea și răspunsul, propozițiile sau paragrafele);
- `[MASK]` — token special pentru marcarea cuvântului pe care modelul trebuie să îl prezică (utilizat în BERT și alte modele masked-language);
- `[PAD]` (padding) — utilizat pentru alinierea textului la o lungime uniformă.

Aceste token-uri speciale ajută modelele să perceapă mai precis structura și contextul textului procesat.

## Token-uri și fereastra de context

**Fereastra de context** (context window) — reprezintă numărul maxim de token-uri pe care modelul le poate lua în considerare și procesa simultan în timpul generării textului.

De exemplu, modelul GPT-3 are o fereastră de context de 2048 de token-uri. Aceasta înseamnă că, la generarea textului, modelul poate lua în considerare simultan informațiile conținute în maximum 2048 de token-uri din textul sursă. Dimensiunea ferestrei de context influențează:

- Volumul maxim de informații disponibil modelului;
- Calitatea și coerența răspunsurilor generate;
- Capacitatea modelului de a procesa texte lungi și de a menține contextul pe distanțe mari între token-uri.

## Bibliografie

- 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.