diff --git a/04_tokenizacja.ipynb b/04_tokenizacja.ipynb
new file mode 100644
index 0000000..96ced02
--- /dev/null
+++ b/04_tokenizacja.ipynb
@@ -0,0 +1,117 @@
+{
+ "cells": [
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "## Zajęcia 4: Tokenizacja (text segmentation)\n",
+    "\n",
+    "Wszystkie zadania ćwiczeniowe należy rozwiązywać w języku Python w kopii Jupyter Notebook'a dla danych zajęć w wyznaczonych miejscach (komórki z komentarzem `# Solution`).\n",
+    "\n",
+    "Nie należy usuwać komórek z treścią zadań.\n",
+    "\n",
+    "Należy wyświetlać outputy przy pomocy `print`\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Dla chętnych - super materiał!\n",
+    "\n",
+    "tutorial utworzenia tokenizatora wykorzystanego w modelu GPT-2 przez byłego pracownika OpenAI: https://www.youtube.com/watch?v=zduSFxRajkE\n",
+    "\n",
+    "Powyższy materiał wyczerpująco opisuje różne zagadnienia tokenizacji - jeżeli ktoś jest bardziej zainteresowany NLP to powinien zapoznać się z tym materiałem."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Zadanie 1\n",
+    "Wejdź na stronę https://tiktokenizer.vercel.app/ i sprawdź jak wielkie modele języka dzielą tekst na tokeny. Przetestuj teksty z języku polskim oraz angielskim. Napisz różnice między tokenizacją tekstu w języku polskim, a tokenizacją tekstu w języku angielskim."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Solution 1 - write the answer as a comment"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Zadanie 2\n",
+    "Zaimplementuj algorytm MaxMatch na podstawie listy słów z https://www.kaggle.com/datasets/rtatman/english-word-frequency .\n",
+    "Funkcja musi przyjmować słownik oraz tekst z usuniętymi spacjami i zwracać listę słów. Przetestuj program na wybranych 2 tekstach w języku angielskim, które zawierają minimum 100 znaków (spacje z tego tekstu można usunąć automatycznie).\n",
+    "\n"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": 2,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Solution 2\n",
+    "\n",
+    "def maxmatch_text_split(text, vocabulary):\n",
+    "    pass"
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "markdown",
+   "metadata": {},
+   "source": [
+    "### Zadanie 3\n",
+    "\n",
+    "Zaimplementuj algorytm BPE na podanym tekście (jako najmniejszą jednostkę należy traktować pojedynczy znak - również spację). Funkcja musi przyjmować tekst oraz maksymalną liczbę elementów w słowniku, a na koniec zwracać tokenizer. Przetestuj program na tekście zawierającym minimum 10000 znaków dla max_vocab_length=500.\n",
+    "\n",
+    "Po utworzeniu tokenizera należy dokonać tokenizacji innego tekstu o długości minimum 100 znaków.\n",
+    "\n",
+    "UWAGA: tokenizator musi najpierw dokonywać tokenizacji we właściwej kolejności (zaczynając od zmergowanych elementów)."
+   ]
+  },
+  {
+   "cell_type": "code",
+   "execution_count": null,
+   "metadata": {},
+   "outputs": [],
+   "source": [
+    "# Solution 3\n",
+    "\n",
+    "def create_bpe_tokenizer(text, max_vocab_length):\n",
+    "    pass\n",
+    "\n",
+    "\n",
+    "def tokenize_text(text, tokenizer):\n",
+    "    pass"
+   ]
+  }
+ ],
+ "metadata": {
+  "kernelspec": {
+   "display_name": "base",
+   "language": "python",
+   "name": "python3"
+  },
+  "language_info": {
+   "codemirror_mode": {
+    "name": "ipython",
+    "version": 3
+   },
+   "file_extension": ".py",
+   "mimetype": "text/x-python",
+   "name": "python",
+   "nbconvert_exporter": "python",
+   "pygments_lexer": "ipython3",
+   "version": "3.11.5"
+  }
+ },
+ "nbformat": 4,
+ "nbformat_minor": 2
+}