（来源：上观新闻）
他们唯一的共🌐🎮同点：都是分析🛏🏮型⛺。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🧘♂️🇹🇰g”：10次 🇩🇰“pug”：5🎐次 “p♾️un”🧧：12次 “bu🤩🚈n”：4次 “h🤔⬆ugs”：5🇹🇻🙋次 第一步：⌛🇰🇮将所有词♒拆分为字符，添🍹🚶♀️加结束符 “📝🌠hug🏏” → 〽🏴☠️“h 🕢🇹🇻韩国国产精品综合久久u g ”💒 “pug”⚪1️⃣ → “p u 🌤🧰g ”🎦 “pu👩🦲🍔n” → 🤡“p u 💷n ” “bun🍼💯” →🤵 “b u🚆 n ” “hu🐩👨👧👧gs” → “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“h🎩🌴ug”🇼🇸的10♍👨🦳次 + “hu🤲🏫gs”🛋的5次） 🚦🏋️♀️韩国国产精品综合久久“u n🐡”：16次（🐖来自“p🅱un”的♏12次 +🛷*️⃣ “bun”🇵🇪🇿🇼的4次） “p🐲 u”：17次🏄♀️🤥（来自“pug⏺👩🏭”的5次 + 🚣“pun”的1🇯🇲2次） 第三步：😈合并最高频字符对😎💛 假设“🐅p u”频率最🍩高（1👩🏭☕7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♓50,25🌎🗞7个toke🕠n）🈸。
Hiro 📞🐈成立于 202🍝🇦🇨3 年，约五个🇸🇻月前推〽出了其 A🏙🇺🇳I 工具，为个人🇨🇬🐘消费者提供 A🎩I 驱♻©动的财务规划服🎌👵务🇧🇲。不是因为它🐕🇩🇰不重要，💆而是因为它🥦🔹在当前🇸🇨🕙的话语结构🤒中被预设🥯为一个不可问🍮的问题🤰🕞。有人在😍这个过程里感🌔受到了技术🍹😚进步带来的好🍹处🚨。作者声明：该图🏟🔷片由AI生成📵📒 一场🔵因底层打包🚠失误引💝☎发的“意外开🈯🗽源”，让Ant🚧🎷hrop🧝♀️ic引以为傲的A🈁I编程工具C❕laud☪🇸🇲e Co🛵💦de中高🇨🇿🇭🇳达51😃👨💼.2万行的核🏒💰心代码，在几小时🐅🐬内化作🌽全球开发者屏↕📳幕上的数👷♀️🥶字洪流💞。
