（来源：上观新闻）
" 2💥⚒024年🤹♂️12月Goo🈁gle发表的W👨👨👦ill⛺🏝ow芯片是这条🦇🤖路上一个里程碑式👩🚒的进展🤣。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 “pun”🇬🇸：12次 🤡🇨🇳“bun”：4次🥫🍟 “hugs”👩👦👦：5次👱♀️ 第一步：将所💆♂️有词拆分为🍪字符，添加👨💻🇮🇳结束符 🚫💬“hug🍀♉” → “🈸色爱免费观看视频h u g 🇦🇿” “pu🏴g” → “p 🇷🇴u g ” 🎩“pun” → 💒“p u n🥊 ” “🎿bun♣色爱免费观看视频” → “b 🏧u n ” 🔙“hug🇳🇬🧮s” → 👩🔬👆“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10次 🎌+ “hug😓🧙♂️s”的⚪🇹🇷5次） “😟u n🐠”：16次（⛷来自“🚳pun”的12次🍨🇱🇨 + 🈶“bu🇲🇷🧬n”的4次）🧾 “p u”：1🎹7次（来自“p🤰ug”的5次🏸♒ + “pun📿”的12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5🎞0,257个t😞oken）🧦👾。
模型能👨👦力分层🌹 这场降智🇹🇯风暴的背🛠🚨后，其实🧝♂️😡有一个值得警惕的⬆现象： 模型🕙能力已经开始🤸♀️🏛分层♍。有网友🈶👻询问新机是否会自🏎带该功🙂🏜能，博主表示🍩：“新机🚱也暂时不用啊🇬🇪🌊。“客户的工商🦝🥕色爱免费观看视频信息虽是公🍱开的，但如果我们🔀🥄自行抓取、加工🇪🇹🧹，会不会涉🇻🇨🛠及数据安全？🛫😫如果分🤹♀️析结果出◾🇪🇺错导致决策失误，🤕🐘责任谁来承担🚙？这些问题🤙没有明确🇦🇲色爱免费观看视频答案，最后只🇲🇸能搁置🇹🇹。
