（来源：上观新闻）
下面是📠NVIDI🍌🔺A这次到底做⏭🚓了什么、以及🏷🌺它为什么在产📯🇭🇰业链里有特殊❕位置🎢🌘。根据协⚓议，Ma✔🇮🇱rvel🌏l将设😚🐾计定制XPU及💵🍺兼容N🤗VLin❤🧟♂️k的纵向🇪🇷🏰扩展网络，直😹接嵌入英伟达的机📛架级AI♎🥀架构，与G🧱PU、V🧴🚟era🧽 CPU、网✳卡及交🚕换机协同运行💟🔣。
就在一周前，竞🇹🇫👑争对手Anthr🦑opic PB🦄C宣布小范围发布🖥人工智能工具🇨🇺Mythos👯♂️🕕。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： 🇮🇴“hu🔞🍹精品系列g”：10次 “🎎🌶pug”🍉☹：5次 “↩pun”：12次🥂➰ “b🍊un”：4🇵🇫次 “hugs🈹🤡”：5次 第❇🦹♂️一步：将所有词拆✨分为字符，添加💂♀️©结束符 🇧🇫📀“hu🌬g” → “👬🇲🇹h u g 🛐🌩” “🇰🇿pug” → “🌃🈶p u g ” ◽🇪🇷“pun”🌐🇰🇭 → “p u 🦂n ” “🚔bun” → “♊b u🇲🇸 n ” 🧠精品系列“hugs”☔ → “h🇧🇪🇧🇹 u g 🇱🇧s ” 初始🧞♂️词汇表仅🚥包含基础字💎🇨🇽符：{b, 🇭🇹🇸🇾g, h, ⛪🈯n, p,📋🥽 s, u, t💲🔽} 第二步🔃🇸🇩：统计相邻字符💵对的出现频率 🌧🏀“u g🗞🛹”：15🦷次（来自“🚖hug”的1🛫🇵🇱0次 + “h🌧📶ugs”的5次）🥉🦡 “u 🇳🇺😠n”：16次（🧡🌨来自“pun”🔁的12次📼 + “bun”🈶🇦🇽的4次） “p 🗄🧴u”：17次（💤🤹♂️来自“pug”的♌🧗♀️5次 🛢+ “😮🌥pun”的12次🇧🇭🍮） 第三步：🧼合并最🏊5️⃣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👩👦👦0,2🔒🦊57个tok🈴🧁en）✌🐐。
