Tokeni, embeddings și context: cum «înțelege» textul un AI

Când scrii o propoziție, o înțelegi instant - cuvintele au sens, conțin emoții, evocă imagini mentale. Dar pentru un computer, textul tău este inițial doar o secvență de caractere fără sens. Cum transformă atunci inteligența artificială această secvență abstractă într-o reprezentare internă pe care o poate procesa și "înțelege"? În acest ghid vei descoperi cele trei concepte fundamentale care permit sistemelor de Natural Language Processing să lucreze cu limbaj: tokenii (bucățile de text), embeddings (reprezentări numerice) și contextul (relațiile dintre cuvinte). La final vei înțelege cum funcționează "înțelegerea" AI la nivel conceptual, fără matematică sau cod.

De ce AI-ul nu „înțelege" textul ca un om

Când citești "pisică", în mintea ta se activează instant imagini, sunete, texturi și chiar amintiri legate de pisici. Cuvântul are sens profund, conectat la experiența ta personală. Pentru un sistem AI, "pisică" este inițial doar o secvență de șase caractere: p-i-s-i-c-ă.

Computerele lucrează cu numere

La nivel fundamental, calculatoarele procesează doar numere - zero și unu, semnale electrice. Nu pot lucra direct cu concepte abstracte precum "pisică", "fericire" sau "democrație". Pentru ca un sistem AI să proceseze limbaj, trebuie să transforme cuvintele în reprezentări numerice pe care le poate manipula matematic.

"Înțelegerea" e statistică, nu experiențială

Când un sistem AI "înțelege" că "pisică" și "motan" sunt similare, nu e pentru că și-a adunat pisici sau a citit povești despre ele. E pentru că, în milioanele de texte pe care le-a văzut, cele două cuvinte apar în contexte similare: "am o pisică" și "am un motan", "pisica miaună" și "motanul miaună". AI-ul învață că dacă două cuvinte sunt interschimbabile în multe propoziții, probabil au sensuri apropiate.

Este o formă de "înțelegere" prin pattern-uri statistice, nu prin experiență directă. Funcționează surprinzător de bine pentru multe sarcini, dar e fundamental diferită de înțelegerea umană.

Ce sunt tokenii

Primul pas în procesarea textului de către AI este fragmentarea lui în bucăți mici numite "tokeni". Poți gândi tokenii ca fiind cărămizi fundamentale din care e construit textul.

Analogia puzzle-ului

Imaginează-ți că ai o poză și o spargi în piese de puzzle. Piesele individuale sunt mai ușor de manevrat și organizat decât întreaga imagine dintr-o bucată. Similar, AI-ul descompune textul în tokeni pentru a-l procesa eficient.

Ce e un token?

Un token poate fi:

• Un cuvânt întreg: "mere", "casă", "inteligență"
• O parte din cuvânt: cuvântul lung "nemaipomenit" ar putea fi împărțit în "ne" + "mai" + "pomenit"
• Un semn de punctuație: ".", "!", "?"
• Un spațiu: separatorul dintre cuvinte

De exemplu, propoziția "ChatGPT înțelege text." ar putea fi împărțită în tokeni astfel: ["Chat", "GPT", " ", "înțelege", " ", "text", "."]

De ce fragmentarea?

Eficiență: E mai rapid să procesezi bucăți mici decât texte întregi dintr-o dată.

Vocabular limitat: În loc să memoreze fiecare cuvânt posibil din limbă (sute de mii), sistemul folosește un vocabular de tokeni (de obicei 30.000-50.000). Cuvinte noi sau rare sunt construite din tokeni existenți.

Flexibilitate lingvistică: Poate procesa cuvinte compuse, greșeli de scriere sau cuvinte din limbi diferite descompunându-le în tokeni mai simpli.

Pentru ChatGPT și alte modele de limbaj mari, tokenii sunt unitatea fundamentală de procesare - totul se construiește pornind de aici.

Ce sunt embeddings

După ce textul e descompus în tokeni, fiecare token trebuie transformat într-o reprezentare numerică pe care computerul o poate procesa. Aici intervin embeddings-urile.

Analogia GPS-ului

Gândește-te la embeddings ca la coordonatele GPS. Bucureștiul are coordonatele (44.4268, 26.1025). Nu sunt "Bucureștiul" în sine, dar reprezintă locația sa într-un spațiu numeric pe care sistemele digitale îl pot înțelege și calcula distanțe.

Similar, un embedding transformă un cuvânt în coordonate într-un spațiu matematic abstract. De exemplu, "pisică" ar putea fi [0.2, -0.8, 0.5, 0.1, ...] (în realitate sunt sute de dimensiuni, nu doar patru).

Magia embeddings-urilor: capturarea sensului

Partea fascinantă e că aceste coordonate nu sunt aleatoare - sunt învățate astfel încât cuvintele cu sensuri similare au coordonate apropiate în spațiul matematic.

De exemplu:

• "pisică" ar putea fi la [0.2, -0.8, 0.5]
• "motan" ar putea fi la [0.3, -0.7, 0.4]
• "câine" ar putea fi la [0.2, -0.6, 0.3]
• "automobil" ar putea fi la [8.1, 3.2, -1.5]

Observă cum "pisică", "motan" și "câine" sunt relativ aproape (toți sunt animale de companie), dar "automobil" e foarte departe (categorie complet diferită).

Relații conceptuale în spațiul numeric

Embeddings-urile capturează nu doar similaritate, ci și relații conceptuale. Celebrul exemplu matematic (simplificat):

"rege" - "bărbat" + "femeie" ≈ "regină"

Adică, dacă iei embedding-ul pentru "rege", scazi conceptul "masculin" și adaugi conceptul "feminin", rezultatul e aproape de embedding-ul pentru "regină". Sistemul a învățat relații de gen, funcții sociale și ierarhii doar din pattern-uri în text!

De ce sunt esențiale

Fără embeddings, computerul ar trata "pisică" și "motan" ca fiind complet nealuși - doar două secvențe diferite de caractere. Cu embeddings, sistemul "știe" (statistic) că sunt similari, că apar în contexte asemănătoare și că pot fi folosiți interschimbabil în multe situații.

Ce înseamnă contextul pentru un model de limbaj

Tokenii și embeddings-urile sunt importante, dar magia reală apare când sistemul analizează contextul - relațiile dintre cuvintele dintr-o propoziție sau conversație.

Ambiguitatea necesită context

Ia cuvântul "bancă":

• "M-am dus la bancă să scot bani" → instituție financiară
• "M-am așezat pe bancă în parc" → scaun de lemn

Embedding-ul pentru "bancă" e același inițial, dar sistemul trebuie să înțeleagă din context care sens e relevant. Cuvintele înconjurătoare ("scot bani" vs "așezat" + "parc") oferă indicii decisive.

Context = cuvintele înconjurătoare

Contextul înseamnă celelalte tokeni din jur care influențează sensul curent. Când AI-ul procesează un cuvânt, nu îl privește izolat, ci analizează:

• Ce cuvinte apar înainte
• Ce cuvinte apar după
• Structura gramaticală
• Subiectul conversației până acum

Fereastra de context

Modelele de limbaj au o "fereastră de context" - cantitatea maximă de text pe care o pot procesa simultan. De exemplu, ChatGPT poate reține ultimele câteva mii de cuvinte din conversație. Tot ce depășește această fereastră este "uitat" - sistemul nu mai are acces la acea informație.

De aceea, într-o conversație lungă, AI-ul poate "uita" ce ai spus la început - nu din neglijență, ci pentru că a ieșit din fereastra de context.

Context dinamic

În sistemele moderne, embedding-urile se ajustează dinamic bazat pe context. "Bancă" va avea reprezentări numerice ușor diferite în cele două exemple de mai sus, chiar dacă tokenul inițial e același. Sistemul modifică reprezentarea bazându-se pe cuvintele din jur - de aceea înțelege nuanțe și poate disambigua sensuri.

Cum lucrează împreună tokenii, embeddings și contextul

Aceste trei concepte formează coloana vertebrală a procesării moderne de limbaj natural. Să vedem cum funcționează împreună.

Pasul 1: Text → Tokeni

Propoziția "Pisica mănâncă pește" devine tokeni: ["Pisica", " ", "mănâncă", " ", "pește"]

Pasul 2: Tokeni → Embeddings

Fiecare token e transformat în embedding (vectori numerici):

• "Pisica" → [0.2, -0.8, 0.5, 0.1, ...]
• "mănâncă" → [0.6, 0.3, -0.2, 0.7, ...]
• "pește" → [0.1, -0.5, 0.8, -0.3, ...]

Pasul 3: Ajustare bazată pe context

Sistemul analizează relațiile: "Pisica" e subiect, "mănâncă" e verb, "pește" e obiect. Embedding-urile se ajustează ușor pentru a reflecta aceste roluri gramaticale și relații semantice.

Pasul 4: Procesare și predicție

Bazându-se pe embeddings-urile contextuale, sistemul poate:

• Înțelege sensul: "Pisica consumă hrană din categoria peștilor"
• Prezice următorul cuvânt: Dacă propoziția ar fi incompletă ("Pisica mănâncă..."), sistemul ar prezice că urmează probabil un tip de mâncare
• Răspunde la întrebări: "Ce mănâncă pisica?" → "pește" (extras din relațiile învățate)

Întregul proces se repetă pentru fiecare token din text, construind treptat o reprezentare complexă a semnificației.

Exemple simple din viața reală

ChatGPT răspunde la întrebări

Când întrebi "Cine a scris Hamlet?", sistemul:

1. Tokenizează întrebarea: ["Cine", " ", "a", " ", "scris", " ", "Hamlet", "?"]
2. Convertește tokenii în embeddings
3. Analizează contextul și identifică pattern-ul "întrebare despre autor"
4. Generează răspuns token cu token: "William" → "Shakespeare" bazându-se pe relațiile învățate dintre "Hamlet" și "Shakespeare" în datele de antrenament

Traduceri automate

Pentru a traduce "I love cats" în română:

1. Tokenizare: ["I", " ", "love", " ", "cats"]
2. Embeddings în spațiul englez
3. Sistemul mapează embeddings-urile într-un spațiu comun multilingv unde "love" (engleză) e aproape de "iubesc" (română) și "cats" e aproape de "pisici"
4. Generează tokeni în română: ["Iubesc", " ", "pisicile"]

Contextul asigură că "love" e tradus corect (verb de sentimente, nu scor de tenis - "zero") și că forma gramaticală e potrivită.

Autocompletare predictivă

Când scrii "Mâine merg la..." și telefonul sugerează "școală", "muncă", "doctor":

1. Tokenizează contextul disponibil
2. Embeddings-urile pentru "mâine" + "merg" + "la" sugerează un loc de destinație
3. Bazat pe pattern-uri învățate și posibil istoricul tău, prezice tokeni probabili
4. Prezintă top 3 sugestii

Greșeli comune despre „înțelegerea" AI

"AI-ul înțelege ca un om"

Nu. AI-ul procesează pattern-uri statistice în spații numerice. Nu are experiență sau comprehensiune subiectivă. Când "înțelege" că pisicile miaună, nu și-a auzit niciodată o pisică - a văzut pattern-ul statistic "pisică" + "miaună" repetat în text.

"Embeddings-urile sunt perfecte și obiective"

Fals. Embeddings-urile reflectă prejudecățile din datele de antrenament. Dacă textele de antrenament asociază consistent anumite profesii cu un gen, embedding-urile vor reproduce aceste asocieri - chiar dacă sunt stereotipuri nedorite.

"Context infinit = înțelegere perfectă"

Chiar dacă AI-ul ar avea context nelimitat, tot ar rămâne procesare statistică. Mai mult context ajută la precizie, dar nu transformă procesarea pattern-urilor în comprehensiune conștientă.

"Tokenii sunt întotdeauna cuvinte întregi"

Nu. Tokenii pot fi sub-cuvinte, caractere sau chiar punctuație. Fragmentarea e strategică pentru eficiență, nu lingvistică perfectă.

"Embeddings-urile sunt fixe"

În sistemele moderne, embeddings-urile se ajustează dinamic bazat pe context. Același cuvânt poate avea reprezentări numerice diferite în contexte diferite - de aceea AI-ul poate disambigua sensuri multiple.

De reținut

• Tokenii sunt bucățile fundamentale în care e descompus textul pentru procesare - pot fi cuvinte întregi, părți din cuvinte sau punctuație.

• Embeddings-urile sunt reprezentări numerice ale tokenilor într-un spațiu matematic unde cuvintele similare au coordonate apropiate - astfel AI-ul "știe" (statistic) că "pisică" și "motan" sunt asemănători.

• Contextul e esențial pentru înțelegerea nuanțelor - aceleași cuvinte pot avea sensuri diferite bazat pe cuvintele înconjurătoare și structura propoziției.

• "Înțelegerea" AI e statistică, nu experiențială - sistemele procesează pattern-uri numerice învățate din date, nu au comprehensiune conștientă sau experiență directă a conceptelor.

• Aceste trei concepte lucrează împreună - tokeni → embeddings → ajustare contextual → procesare semantică - formând baza întregii procesări moderne de limbaj natural.

Concluzie

Tokenii, embeddings-urile și contextul sunt fundamentele tehnice care permit sistemelor AI să proceseze limbaj uman într-un mod surprinzător de eficient. Deși "înțelegerea" lor e fundamental diferită de a noastră - bazată pe pattern-uri statistice în loc de experiență conștientă - rezultatele sunt impresionante: traduceri precise, conversații coerente și răspunsuri relevante. Înțelegerea acestor concepte te ajută să apreciezi atât capacitățile cât și limitările sistemelor moderne de procesare a limbajului. Pentru aprofundare, explorează categoria Natural Language Processing sau revizuiește fundamentele despre cum funcționează modelele de limbaj mari.