GUIDE.md: laajennettu tokenisaatio-osio suomi/englanti-vertailulla

Lisätty konkreettiset esimerkit Qwen2.5-Coder -tokenisaattorilla:
- Koodi-esimerkki: print vs. tulosta
- Kolme lauseparia taulukossa (The cat sat / Kissa istui jne.)
- Merkkejä/token -sarake näyttää tehokkuuseron
- Selitys miksi englanti on 30-50% tehokkaampaa
- Miksi tämä merkitsee: nopeus, konteksti, ymmärrys

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>

network-poc/static/GUIDE.md

@@ -32,24 +32,52 @@ hitaus — GPU-palvelimella sama 0.5B-malli tuottaa ~100 tok/s.
 ## Tokenit — kielimallin "sanat"
 
 Malli ei näe tekstiä kirjaimina vaan **tokeneina**. Tokeni on yleensä
-sanan osa, kokonainen sana tai välilyönti:
+sanan osa, kokonainen sana tai välilyönti. Tokenisaatio tehdään
+BPE-algoritmilla (Byte Pair Encoding) joka oppii yleisimmät
+merkkijonot harjoitusdatasta.
+
+### Esimerkki: koodi
 
 ```
-"print('Hello')" → ["print", "('", "Hello", "')"]  = 4 tokenia
+"print('Hello')" → [print] [(' ] [Hello] [')]  = 4 tokenia
-"tulosta('Hei')" → ["tul", "osta", "('", "He", "i", "')"] = 6 tokenia
+"tulosta('Hei')" → [tul] [osta] [(' ] [He] [i] [')]  = 6 tokenia
 ```
 
-**Miksi tällä on väliä?**
+Koodi tokenisoidaan tehokkaasti koska `print`, `def`, `return` yms.
+ovat kokonaisia tokeneita. Suomenkielinen `tulosta` joudutaan pilkkomaan
+osiin koska se ei esiinny harjoitusdatassa kokonaisena.
 
-1. **Kustannus:** Jokainen tokeni vaatii laskentaa. 100 tokenin vastaus
+### Esimerkki: suomi vs. englanti
-   kestää 0.5B-mallilla ~15-30 sekuntia selaimessa.
 
-2. **Konteksti-ikkuna:** Malli näkee kerrallaan rajallisen määrän tokeneita.
+Sama lause kahdella kielellä Qwen2.5-Coder -tokenisaattorilla:
-   Qwen2.5:ssa ikkuna on 32 768 tokenia. Tähän mahtuu prompti + vastaus.
 
-3. **Kielen tehokkuus:** Englanti tokenisoidaan tehokkaammin kuin suomi.
+| | Teksti | Tokenit | Määrä | Merkkejä/token |
-   Sama lause vaatii suomeksi ~30-70% enemmän tokeneita. Siksi promptit
+|---|---|---|---|---|
-   ovat englanniksi — malli saa enemmän informaatiota samassa token-budjetissa.
+| EN | The cat sat on the mat | [The] [ cat] [ sat] [ on] [ the] [ mat] | **6** | 3.7 |
+| FI | Kissa istui matolla | [K] [issa] [ ist] [ui] [ mat] [olla] | **6** | 3.2 |
+| EN | Distributed computing in the browser | [Dist] [ributed] [ computing] [ in] [ the] [ browser] | **6** | 6.0 |
+| FI | Hajautettu laskenta selaimessa | [H] [aj] [au] [tettu] [ las] [kenta] [ sel] [aim] [essa] | **9** | 3.3 |
+| EN | Write a function that sorts a list | [Write] [ a] [ function] [ that] [ sorts] [ a] [ list] | **7** | 5.0 |
+| FI | Kirjoita funktio joka lajittelee listan | [K] [irj] [oita] [ funkt] [io] [ joka] [ laj] [ittel] [ee] [ listan] | **10** | 4.0 |
+
+**Huomaa miten:**
+- Englannin yleiset sanat (`the`, `in`, `a`, `function`) ovat kokonaisia tokeneita
+- Suomen sanat pilkotaan pienempiin osiin (`Hajautettu` → 4 tokenia, `Distributed` → 2)
+- Suomi vaatii **30-50% enemmän tokeneita** saman merkityksen välittämiseen
+- Koodiavainsanat (`function`, `list`, `sort`) ovat tehokkaita molemmilla kielillä
+
+### Miksi tämä merkitsee?
+
+**Jokainen tokeni = yksi laskentakierros.** Jos suomi vaatii 50% enemmän tokeneita:
+
+1. **Hitaampi vastaus:** 100 tokenin englanninkielinen vastaus ≈ 150 tokenia suomeksi
+   → 50% pidempi odotusaika
+2. **Pienempi konteksti:** Sama merkityssisältö vie enemmän tilaa konteksti-ikkunasta
+3. **Huonompi ymmärrys:** Pitkät sanat pilkotaan osiin jotka malli ei välttämättä
+   tunnista → hallusinaatiot lisääntyvät
+
+**Siksi tekniset promptit ovat englanniksi** — malli saa enemmän informaatiota
+samassa token-budjetissa ja ymmärtää ohjeet paremmin.
 
 **Token-budjetti tässä järjestelmässä:**