（来源：上观新闻）
在本地运行智能🗨🌱体往往面临 GP🇵🇳U 访问受限的问👨👦👦🍿题，同时🕕😢执行不受信任代码◻也存在安🍦✅全风险🕌📗。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📩🍑： “h🇧🇮🇨🇿ug”：10次 ⛰“pug”：5次🔩 “pun”🦌🤾♂️：12次🚕🙎♂️ “bun”：😳💇♂️4次 “🎐hugs”：5次👨🚀 第一👎步：将所有词拆🇵🇦🗺一本色道久久综合婷婷分为字符🕗🧬，添加结束🗿符 “hug🇫🇴” → “h u✴ g ”🐒🖤 “pug”😏🦗 → “😣p u ♈🅱g ” “🇧🇦pun”🍬 → 🇧🇷🏢“p u 💦n ” 🎰“bun🧟♀️🚨一本色道久久综合婷婷” → “⏬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,🇲🇼 } 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 🚧+ “h🇻🇳👩👩👧ugs”的👩👧👧5次） “u 🤧🥔n”：16次🇧🇦（来自“pun”🔅的12次🔢 + “b🔇👨👩👧👧un”的🈸4次） “p 👔🎨u”：17次（🥒💒来自“pug”的👕5次 + “pu🇧🇻n”的12🇰🇳次） 第三步🇳🇮：合并最高频🇬🇼字符对 假设💙8️⃣“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🌶🏴☠️一本色道久久综合婷婷汇表大🇳🇮🐊小（如💠🇱🇨GPT-2为🏉50,25🇻🇨🖨7个toke🇲🇽🍽n）🖨💃。
保险公🇧🇶🚭司Nati🚱♐onal Li🏫🇩🇲fe Gro🧫up首席信息官🙎Nime🕴sh 🦚Mehta表🏢📨示，该公司🙊🇾🇹在Cop🛑💱ilot测💐🌤试阶段便已大幅削👥🏊减预算，转向Op🚜🇲🇭enAI的Cha🥡tGPT🤣🐡。OpenA🛥I声称，预计到👩🌾203➡🅿0年，他们将⤵📢拥有30吉瓦的🇧🇹🍖算力，而Ant🇵🇬🏬hropic🏥到2027年🌪底预计只有➡7到8吉瓦🐗。
