（来源：上观新闻）
让我们用一个简化🎛示例说明，🦋🎼假设训练🇲🇨语料包🇧🇿🥔含以下词汇及🐲出现频率： 🤲“hug”：1⌨👲0次 “🚏🐉pug”：5👨👨👦👦🕙次 “p🤮un”：12次 🛅“bu🇹🇰n”：4次 🕸🌉“hugs”🔸：5次 第一步：🛁将所有词✅拆分为字🥙符，添加结束☕🔧符 “h🇿🇲😑ug” → “h🇱🇨👨🦲 u 💨☕g ”⛄ “pug♊” →🗨 “p u 😄g ” “pun🍵🚟” → “p 🔬🎓u n 📃” “b🇱🇰🧰un” →👩👦👷 “b u 🇹🇨n ” “h💪ugs💃” → “h u🇭🇰🥽 g s ” 🎚😀初始词汇表🙅♂️仅包含基础字符：💮{b,🔝🇬🇳 g, h🇳🇨🇸🇯, n, p,🏴🏇 s, 🇪🇭u, } 第🇭🇺🧢二步：统计🇦🇪🖌相邻字符对的出😴现频率 “🧘♀️u g🛥”：15次（来🎶🔡自“hug”🃏🏁的10次 + “🙇♀️hug🐭s”的5次） “🧖♀️u n”🔽：16次（来☺自“p🐦👩🚒un”🕕的12次🇦🇱 + ♍“bun”的🤒🇿🇦4次）🐰🦘 “p u”：🦋🧒17次（来自“🈁🇼🇫pug🇹🇨日韩丨丨制服丨痴汉”的5次 💙+ “pu👨👨👦🇮🇷n”的1🌅🇷🇼2次） 第🐿🇯🇴三步：合并最🇦🇷🥶高频字符对 🇬🇮假设“p📒🧂 u”🎹🚝频率最高（17次💦），创建新符号“👴🤮pu”， 词🤶汇表扩🥒🐳展为：🇲🇽{b,🅱♟️ g, h,🇱🇻📮 n, p😛🕸, s, u, 🦵👩🦲, pu🇱🇾} 第四步：迭🇫🇯📫代重复 继续统计🇻🇮新语料中的字🛩符对频率，🎬合并下一个最高频🎻♻对，直🤮到达到预设的🌬🏪词汇表大小（如📖🕗GPT-2为5👨🚒📅0,257🛩个token）🔭💬。
虽然受影🍬响的设备都是📥版本比较低🏠的，但📜不得不防呀👨🚀🕘。参考Ma🦌cBook N👩❤️👩eo的0️⃣起售价，作为桌面🧸Mac产🤙🌑品线中价🔺👊格较低的M🎡ac Neo，🦅🚍起售价较💱Mac 👎mini⛏🎳也会更低，预计🥗是299美元起🧚♂️日韩丨丨制服丨痴汉售⚪。我不是看你是否🇹🇨🤽♀️有个别事🇸🇪件、个别🇻🇨内容有害🇮🇲✝。竞争压力背🧽🌓后是清晰🇫🇴的市场信🛠号📁。存储芯片价格在🦛🥶一季度和二🇹🇴🏡季度环比继👱♀️🤹♂️续大幅上👐涨，存储芯片🦞制造商的业⏫绩，也就会继续🇰🇬强劲，已♟️有投行的分析师预🚲计SK📛海力士♓今年的营业利🅱📢润，同比将🤝大幅增加🔵❌。
