（来源：上观新闻）
我还是先⛈🙍把这篇文章写完👷😹，做个浪📂😏潮的记👻🥰录者，顺便把投资📘⛱在“养虾”🧩上的钱赚😳😪回来🛸。QAO🍞A给出的加速是🥴🇩🇲"启发⛪式"的，意思是有🈵效但难证🥅🇵🇸明，不⬇▫像Shor那🇲🇩样有严格的指✔🇵🇫数加速保证🇲🇷。我关注的那些🛩AI博主，很少再🏃♀️写OpenCla🇬🇧w，几个大大小🏵小“养虾群”🇱🇹↘动静也小了🥿🌡。
最崩溃的时候，我👴像掉入一🇨🇲个循环，🈲🇳🇱不断面👼🛥对同一🏩🌯个Er🙃ror🌄👜。2.使用高频词汇🥎 BPE算法偏爱🧝♂️🕧高频组合🇨🇺🇧🇱。一位业内资深🏔🌳人士认🔑为，固🍃守过去服务惯性🎶🛸的Sa🗨aS，必然🐒是没有👁⛵未来的🇿🇦。因此，😃♣精打细算的开♎发者不仅要💪比较价格，💖还要理解👩⚖️🎍自己工✌🕰作流的请求模🚶♀️🇭🇳式和模型⏸🤾♂️性能👨👧👧😵。
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🗒🚮”：10次 👨👧“pu🇮🇪g”：5次❗💯 “pun”：1🗑🔡2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 “😴hug♻” → 🔛📆“h u g 👩” “🕋🍟pug” 🇦🇺🛂→ “p🦜🇭🇹 u g ” 🚪“pu🇦🇷n” →🦓 “p u 🍽n ”🆒 “bun”👩🎤🧧 → “b 🌴🦵u n 🔠” “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“h🤗ℹug”的◽10次 🥘🕳+ “hugs✔”的5次🧙♂️🍻） “u n”💦🔥：16🇸🇲次（来自“p⛷un”的12次 🐙🤴+ “bun”的🤠🔗4次）🧽 “p u”：1😥👨🔧7次（🐂来自“pu😘🎶g”的5次◾👩💼 + ☠“pu🐊🛩n”的🐩🇬🇷12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, 🍄欧美视频9u, , 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🔴50,2🇦🇮57个to✌ken📷）🕯🇾🇪。
