（来源：上观新闻）
让我们用一个简化🔜2️⃣示例说明，假😘‼设训练语料包🇰🇳含以下词👥汇及出现频率： 🗽“hug”：1👹🇻🇺0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 “h🌮ug”⚰🈸 → ❌👨🏭“h u 🇹🇭g ”🕶 “pug” →🗒 “p u g 💌🇸🇷” “🇪🇷🇹🇰pun” → “👩👦Ⓜp u🇦🇮 n ” “b🍞🇬🇲un”🥤 → “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,🤦♂️精品一区二区三区爱欲 } 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🥿 + “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“pug💯🇬🇺精品一区二区三区爱欲”的5次🏧 + “p☕un”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, 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🐝50,2🇧🇿😲精品一区二区三区爱欲57个🇬🇪🐐token7️⃣⏱）😍🤭。
而Bei🤤精品一区二区三区爱欲ngBeyo🐥🔊nd作为🧷👩👩👧👦业内首个提🥂出人类视🙊🇱🇦频预训练的玩❔📥家，在🤽♀️过去不长的时间内😩，即对外展现了🚉人类视频预训🏂练、模型部署💡和数据💽😾采集闭环全栈技🧀🛃术体系💀🐾。2016年韩国↘🇧🇱首尔围棋人机大战🌮🚴♀️，李世石1-4不🚖敌Al🧞♂️phaGo（图：🧿视觉中国🍀） 2026年❕是“人机🌳大战”十周🌄🚰年🚶♀️。
