#2 How LLM Works? | LLM Explained: GPT Architecture | Build Tokeniser in Python #genai #llm

Name: Summarizer.tube
Author: Summarizer.tube

22 min video·hi·January 5, 2026·24108 views

This is an AI-generated summary of “#2 How LLM Works? | LLM Explained: GPT Architecture | Build Tokeniser in Python #genai #llm” — a 22 min YouTube video by TechSimPlus Learnings, published January 5, 2026. It condenses the full transcript into 10 key takeaways with clickable timestamps.

Summary

यह वीडियो लार्ज लैंग्वेज मॉडल (एलएलएम) की कार्यप्रणाली, टोकन और टोकनाइजेशन की अवधारणा को विस्तार से समझाता है, जिसमें पाइथन कोड के साथ व्यावहारिक कार्यान्वयन, कॉन्टेक्स्ट विंडो और टोकन सीमाओं पर चर्चा शामिल है।

Key Points

एलएलएम (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) ऐसे आर्टिफिशियल मशीन हैं जिन्हें टेक्स्ट डेटा के विशाल मात्रा पर प्रशिक्षित किया जाता है।
एलएलएम जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफार्मर (जीपीटी) आर्किटेक्चर पर काम करते हैं, जो उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर नया कंटेंट जनरेट करने में सक्षम होते हैं।
ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर, जिसे गूगल ने 2017 में पेश किया था, अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करके इनपुट टेक्स्ट में शब्दों के बीच संबंधों को समझता है।
एलएलएम का मुख्य कार्य उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर अगले संभावित शब्द या टेक्स्ट को प्रेडिक्ट करना है, जिससे एक पूरा वाक्य या पैराग्राफ बनता है।
प्रत्येक एलएलएम मॉडल की अपनी एक डिक्शनरी होती है जो टेक्स्ट टोकन को विशिष्ट टोकन आईडी से मैप करती है, और एलएलएम इन संख्यात्मक आईडी को प्रोसेस करते हैं।
कंप्यूटर सीधे टेक्स्ट को नहीं समझते, इसलिए इनपुट टेक्स्ट को छोटे टुकड़ों में तोड़ा जाता है जिन्हें टोकन कहते हैं, और फिर इन टोकन को अद्वितीय टोकन आईडी (संख्या) असाइन की जाती हैं।
पाइथन की `tiktoken` लाइब्रेरी का उपयोग करके टेक्स्ट को टोकन आईडी में एन्कोड और फिर वापस टेक्स्ट में डिकोड किया जा सकता है, जैसा कि वीडियो में प्रदर्शित किया गया है।
कॉन्टेक्स्ट विंडो वह अधिकतम डेटा (टोकन) है जिसे एक एलएलएम मॉडल एक बार में इनपुट के रूप में ले सकता है और आउटपुट के रूप में दे सकता है।
टोकन सीमाएं (मैक्स टोकन) एलएलएम के साथ संचार करते समय इनपुट और आउटपुट टोकन की अधिकतम संख्या को नियंत्रित करती हैं, जो एलएलएम सेवाओं की लागत को अनुकूलित करने के लिए महत्वपूर्ण है।
एलएलएम प्रदाता कंपनियां इनपुट और आउटपुट टोकन की संख्या के आधार पर उपयोगकर्ताओं से शुल्क लेती हैं, जिससे टोकन प्रबंधन लागत नियंत्रण के लिए आवश्यक हो जाता है।

#2 How LLM Works? | LLM Explained: GPT Architecture | Build Tokeniser in Python #genai #llm

Key Points

—एलएलएम (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) ऐसे आर्टिफिशियल मशीन हैं जिन्हें टेक्स्ट डेटा के विशाल मात्रा पर प्रशिक्षित किया जाता है।

—एलएलएम जनरेटिव प्री-ट्रेन्ड ट्रांसफार्मर (जीपीटी) आर्किटेक्चर पर काम करते हैं, जो उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर नया कंटेंट जनरेट करने में सक्षम होते हैं।

—ट्रांसफार्मर आर्किटेक्चर, जिसे गूगल ने 2017 में पेश किया था, अटेंशन मैकेनिज्म का उपयोग करके इनपुट टेक्स्ट में शब्दों के बीच संबंधों को समझता है।

—एलएलएम का मुख्य कार्य उपयोगकर्ता के इनपुट के आधार पर अगले संभावित शब्द या टेक्स्ट को प्रेडिक्ट करना है, जिससे एक पूरा वाक्य या पैराग्राफ बनता है।

—प्रत्येक एलएलएम मॉडल की अपनी एक डिक्शनरी होती है जो टेक्स्ट टोकन को विशिष्ट टोकन आईडी से मैप करती है, और एलएलएम इन संख्यात्मक आईडी को प्रोसेस करते हैं।

—कंप्यूटर सीधे टेक्स्ट को नहीं समझते, इसलिए इनपुट टेक्स्ट को छोटे टुकड़ों में तोड़ा जाता है जिन्हें टोकन कहते हैं, और फिर इन टोकन को अद्वितीय टोकन आईडी (संख्या) असाइन की जाती हैं।

—पाइथन की `tiktoken` लाइब्रेरी का उपयोग करके टेक्स्ट को टोकन आईडी में एन्कोड और फिर वापस टेक्स्ट में डिकोड किया जा सकता है, जैसा कि वीडियो में प्रदर्शित किया गया है।

—कॉन्टेक्स्ट विंडो वह अधिकतम डेटा (टोकन) है जिसे एक एलएलएम मॉडल एक बार में इनपुट के रूप में ले सकता है और आउटपुट के रूप में दे सकता है।

—टोकन सीमाएं (मैक्स टोकन) एलएलएम के साथ संचार करते समय इनपुट और आउटपुट टोकन की अधिकतम संख्या को नियंत्रित करती हैं, जो एलएलएम सेवाओं की लागत को अनुकूलित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

—एलएलएम प्रदाता कंपनियां इनपुट और आउटपुट टोकन की संख्या के आधार पर उपयोगकर्ताओं से शुल्क लेती हैं, जिससे टोकन प्रबंधन लागत नियंत्रण के लिए आवश्यक हो जाता है।

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