（来源：上观新闻）
让我们用一👂🦒个简化示例9️⃣🍺说明，假🧯🆙设训练语料包含以👨🏫㊙下词汇👨❤️💋👨👶及出现频率🖖： “hug”🤶🕷：10次 🇹🇴🎲“pu🚓g”：👴5次 “pun”💓：12次 🙉🇬🇦“bun”：⬜🐼4次 “hu⚗gs”🔥：5次🏴🚺 第一步🥛🤡：将所有词🐆拆分为字符，添加🛳🏋️♀️综合欧美精品日韩结束符 “🐓🇺🇦hug🆙🌻” → “h 🔠u g ” ❗“pug” 🇱🇷🦃→ “p 🏝u g ” “p👮♀️🇲🇶un” → 🇱🇰“p u n ”🦎⛏ “bun”🧸 → “b u🎩♑ n ”↘⌨ “h🔕ugs”🔟 → “🛅📀h u⚡ℹ 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“h🇲🇩📈ug”的10次🇪🇦🏆 + “hu🚬😴gs”的5次）🚣♀️🏑 “u n”：🕋16次（😡⬅来自“☝👨pun”的12次🕎🤐 + 🎈“bun”的🖍🇮🇨4次）🇿🇼🇺🇲 “p 🇨🇺🧶u”：17📖次（来自“pu🌻g”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“p🍣综合欧美精品日韩u”， 词👧🏧汇表扩展为：{b🇨🇳🇨🇺, g, h, 🧜♀️n, p, 🥣s, u, , 👨👦👦pu} 第四😴步：迭代重⚱复 继续统2️⃣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50♈🍧,257个t🧰🇭🇷oken）💢。
在这种环境设置🎭👃中，丧失意识的❎人会死☔掉📿🎗。（图源🇰🇳🇬🇪：雷科技🗼🤕） 所以，面对买❓不买iPhone🈯 Fo🐪ld这个🍋问题，他🌯的回答很👩👧👧🇺🇳坚决，不可能会👅📎买👛。看见猴子真的采🍉🤽♂️访到其他“龙虾”🥫，我又让它🦆去“龙虾大学🇹🇰🍒”发帖采访🙏🤯。IT之家🗓 4 月🤬💢 15 日消🍂🇰🇬息，当↗地时间 4 😫🗻月 14 日🇬🇩⛳，据《商业🤹♀️内幕》报道，An🐣🥰thropic 😤联合创始人☂😏杰克 🇰🇼· 克拉克认为，🌉🧟♀️人文学科专业不🖖应被轻视🇨🇩。
