この記事は、大規模言語モデル（LLM）におけるトークン化のプロセスについて説明しています。トークン化は、LLMを使用する際の重要な側面であり、多くの複雑な罠が存在するため、詳細に理解することが重要です。著者は、トークン化がLLMの不思議な挙動の根本にあることを示し、具体的なコードを用いてトークン化の手法を解説しています。基本的なアプローチとして、与えられたテキストを文字レベルでトークン化し、特定の文字を整数のトークンにマッピングする方法を説明しています。また、トークン化がLLMの性能に与える影響についても言及しており、言語処理や語彙の問題など、トークン化が根本的な要因であることを示しています。最後に、トークナイザーの設計に関する実践的な手法が紹介されており、読者であるAI開発者や研究者が使いやすい内容になっています。