NLP tooling / 2025

Crimson Tokenizer

Tokenizator BPE trenowany na korpusie polskich tekstów datasetu SpeakLeash.

Bez AIEnd-to-end delivery
BPETokenizerPolish NLP
Kod źródłowy
EraBez AI
ZakresNLP tooling
Sygnałprzygotowanie danych tekstowych i prototypy NLP
DowódPubliczny kod
Jak czytać ten projekt

Nie chodzi o sam screenshot. Chodzi o decyzje pod spodem.

Ten pasek porządkuje case study pod kątem klienta: jaki był problem, co zostało dowiezione, gdzie było ryzyko i jaki sygnał daje to przy podobnym zleceniu.

01

Problem

Modele językowe zaczynają się od danych i tokenizacji. Chciałem zrozumieć ten etap praktycznie.

02

Artefakt

Tokenizator BPE trenowany na polskim korpusie tekstowym.

03

Decyzje

Projekt skupia się na etapie przygotowania reprezentacji tekstu, który poprzedza trening modeli.

04

Dowód

Rozumiem, że AI/ML to nie tylko gotowe API.

Case study

Od problemu do działającego systemu.

Zamiast jednej ściany opisu: krótka ścieżka od kontekstu do sygnału, który daje projekt.

  1. 01Problem do rozwiązania
  2. 02Co zbudowałem
  3. 03Architektura
  4. 04Moja rola
01 / Kontekst

Problem do rozwiązania

Modele językowe zaczynają się od danych i tokenizacji. Chciałem zrozumieć ten etap praktycznie.

02 / Rozwiązanie

Co zbudowałem

Tokenizator BPE trenowany na polskim korpusie tekstowym.

03 / Podejście

Architektura

Projekt skupia się na etapie przygotowania reprezentacji tekstu, który poprzedza trening modeli.

04 / Odpowiedzialność

Moja rola

Przygotowanie eksperymentu i praca z mechaniką tokenizacji.

Jak przekładam to na zlecenie

Podobny problem dowiózłbym jako konkretny projekt, nie jako eksperyment bez końca.

Crimson Tokenizer jest dowodem technicznego kierunku. Dla klienta zaczynam od zakresu, który można szybko sprawdzić, wdrożyć i świadomie rozwijać.

  1. 01 / Scope

    Najpierw zawężam ryzyko

    Wyciągam z projektu najmniejszy fragment, który naprawdę sprawdza techniczną i biznesową hipotezę.

  2. 02 / Build

    Potem buduję pionowy slice

    Zamiast rozlewać pracę na dziesiątki funkcji, dowożę działającą ścieżkę od UI do danych i deploya.

  3. 03 / Handoff

    Na końcu zostawiam dalszą drogę

    Dostarczam kod, decyzje techniczne, ograniczenia i listę następnych kroków, żeby projekt nie kończył się na demo.

Najtrudniejsze fragmenty

To są miejsca, gdzie projekt naprawdę testował myślenie.

  1. 01

    Praca z korpusem tekstowym i polskim językiem.

  2. 02

    Zrozumienie BPE jako mechanizmu, nie buzzwordu.

Co to udowadnia
  1. 01

    Rozumiem, że AI/ML to nie tylko gotowe API.

Projekt zbudowany ręcznie przed erą powszechnego AI-assisted codingu. Pokazuje samodzielne rozumienie problemu, debugowanie i dowożenie bez gotowych odpowiedzi z narzędzi AI.

Następny krok

Masz podobny problem do dowiezienia?

Napisz krótko, co chcesz zbudować. Najpierw uporządkuję problem, potem zaproponuję sensowną architekturę i pierwszy działający zakres.