（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↕🇦🇮汇及出现频率🐽🔂： “☎🇭🇺hug”🍞：10次 “p🇨🇩ug”：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🤗🛢” → “☄h u g 🈴🙀” “p🔬🗞ug” → “🎮😡p u🦒🚑 g ” “💶🗝pun” → “🇰🇮👝p u n 😔” “bun🅰” → “🧮🎴b u n🇹🇨 ” “h⛱ugs”🇵🇸🌹 → “🛢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“hu♦👨g”的1💥🏋️♀️0次 +👨❤️💋👨 “hugs🧹🇬🇱”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（1👷♀️2️⃣7次），🇱🇸👩👦创建新符🇸🇸🆖号“pu”📒， 词汇表⛅扩展为：{b, 🥰图片自拍偷图区g, h⛔, n, p,🇸🇬⚾ s, u,🤗 , pu🌫} 第四步：迭代☦重复 继续🇳🇱图片自拍偷图区统计新语料🕠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💭）🕙🆘。
用户可以为聊天付🥚🦋费，也可以为🥎🇯🇴编程付🍧费，但如果🐔AI真👩👩👦的能帮人🥫判断该如何🚘😱花钱，如何管理⛈🦹♀️资产，那它就💞🎭不只是一🏏☀个“更聪明的搜🐫索框”，而是在⛓🤠接近私👱人顾问🇹🇿。作者声明：该💟图片由AI生❌成 这场👊🇷🇺“被动开源”的😄👩🍳闹剧，加速了🦃全球A🍻😒I工具的平🇨🇷🥩权运动🇨🇲🇾🇪。2017年5🍹月26日，20🇹🇻🇺🇦17年乌镇围🇬🇶棋峰会人机大战团3️⃣队赛，五位围棋🧕国手联手仍不👛敌Alph🇬🇬aGo（图：视觉🇳🇨🌻中国） 哪些力🇲🇬量让A🛠I疯狂加速 南🌹方人物周⏮🚇刊：如🛡😑同哈萨😩比斯所说，他和👚科学家朋友的A🛠I梦想🕤发展进步如此神🕹速，他原本应该🇲🇴🐛十分开心，但是🍞他心中也有很多的💹担心，因为“🔡事情发展得如此🥍疯狂，如此🤑💿仓促”🧹🉐。
