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Summary How LLMs Work – Tokenization Explained

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18-12-2025

Escrito en

2025/2026

This document explains how large language models (LLMs) process text through tokenization rather than reading words directly. It visually covers key concepts such as subword tokenization, Byte Pair Encoding (BPE), token vocabularies, and why different languages and symbols consume different numbers of tokens. The material is well suited as an introductory overview for students or learners interested in understanding how AI models handle language and how tokenization impacts prompting and costs.

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AI's Secret Language

Why LLM’S doesn't actually read your words.

Understanding the magic of Tokenization.

, Computers speak Math, not English.

To an AI, "Unbelievable" is just a confusing string of 13
letters. Tokenization breaks it into chunks it can actually
calculate.

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Escuela, estudio y materia

Nivel de Estudio: BTEC
Editores: AQA
Tema: Artificial intelligence
Curso: Introduction to How LLMS works

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Información del documento

Subido en: 18 de diciembre de 2025
Número de páginas: 7
Escrito en: 2025/2026
Tipo: RESUMEN

Temas

tokenization
artificial intelligence
llms
large language models
byte pair encoding
subword tokens
ai language processing
tokens and vocabulary
prompt engineering
ai costs

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