（来源：上观新闻）
让我们用一个简化💗示例说3️⃣☺明，假设训练语料🏴包含以下词汇📅👗及出现频率🔨： “h🏷🎢ug”：☄📜10次 “pug🚊”：5🇰🇵🦛次 “👨👦👦pun”：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 u g ”🇮🇪🚨 “pug”🧱🛁 → “p u💄 g ”🇧🇮♾️ “pun”🕖 → “p u📯🚜 n ” “b🇹🇨un” → “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“🕕🎠hug”🇬🇬的10次😯🚶 + “hug💐s”的🇹🇴🧒5次） “u 🏃♀️n”：16次（来🕵自“pun🇸🇿🏈”的12次🏓 + “bun”🤾♀️🔺的4次） 🇺🇳😚“p u”：17🐽🛌次（来自“👥pug”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🇲🇾⛹（17次）💧，创建新🤦♂️符号“pu🐋🎦”， 👘😝词汇表扩展为：🤟👬{b, g, h👨🎨5️⃣, 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🛥🏳️🌈50,257个◀token）🎺🍢。
作为全球云基础🔏设施领域的🙄领军者，亚马💷🔧逊网络服👃🇰🇾务（Ama🍇zon 🌻🈶Web 🦒😸91久久精品国产Serv☸ices，AW🎱🤣S）打造了Be🐕🦶drock平台，🇵🇪♊通过这一平台🇻🇪🔭，企业💀2️⃣能够便捷访问所🌨有主流AI模🇬🇸型，其中就👨包含Ope🎯🚪nAI的相关模🀄型🏚。但今年3💨💁♂️月有美媒提到，⛷🇦🇫随着AI数据🤹♀️🇦🇱中心用🌾电暴增💥、电价高涨、中🇮🇱美能源竞争加剧，🍞越来越多特朗普盟🌇✍友公开支🍾持太阳能，认为🏴👋其对美国☘AI主导⏏🔡权、电网稳定™🌡91久久精品国产、降低⬛🐭电费、👁️🗨️😵对华竞争而言至💇🇮🇶关重要🏏。
