（来源：上观新闻）
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👢ℹ率： “🇦🇸🛠hug”：10🕐次 “pu🙆♂️📌g”：5次 “p⚒un”：12次🇦🇴📪 “b👩🎨🚚un”：4次❕ “hu👨💼gs”🗾🐏：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 ” “🚘📧bun” 🎰91极品一区二区三区→ “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, t} 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 + “hug🌓🌩s”的5次）♦ “u n”：1🙉👩⚖️91极品一区二区三区6次（🇲🇼😅来自“pu👨🍳🇩🇲n”的12次👨⚖️ + “b🦓un”的4🎲次） “p u”⛽🏮：17🇲🇩次（来自😅💽“pug”的5🇬🇮🇧🇮次 + “pu📙🚭91极品一区二区三区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,📳📽 u,📍 , pu} 🐑👩💻第四步：迭代👔重复 🤛🚒继续统计新语💹91极品一区二区三区料中的字符对频率😥，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）🇹🇴🦶。
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 🇻🇮🇦🇩“pug”：5🇲🇴次 “pun”：🐄12次 “🎢🕵️♀️bun”：4🇮🇹次 “hug🦀🇹🇲s”：🌵🛷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 ”🧦 “p🛄◀un”♦🦍 → ⛱“p u🙏🐈 n ” “🍮🕋bun” → 🕝“b u n 🧿👨👩👧👧” “hu📙🗨gs”🦸♂️ → “👿🌺91极品一区二区三区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”：1🎃5次（来✈自“hug”的1👜0次 + “🗼🎑hugs”⚔🖌的5次🕞🚕） “u n🕶”：16🏍91极品一区二区三区次（来自“pun⛽”的12次 ☕+ “bun😲”的4次） 🍆🏗“p u”👿：17🖐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🎽（17次）🇮🇪🌞，创建🇨🇩91极品一区二区三区新符号“♌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GP👌🌄T-2为5⛓0,2🥏🛵57个🏙🙁token♌🇱🇸）🧧🤭。
其中，北美市场亚🥋马逊渠道🛩下半年环比增👨👧👦🌫长三位数🦍。大厂虽然🇯🇵擅长Co💤🍸ding🦙🇨🇨能力，但没有👨🌾供应链数据、没有🇨🇫生产知识🎣🌭，没有企😄业专有数据🇦🇮集（如零售企👹🇭🇹业成千上万家⛲👨👨👦门店的调🇫🇰🕦货逻辑、船舶制🐖🌬造工艺文件）🇪🇭，更没有图纸理解📽🐃能力🇱🇦😖。
