（来源：上观新闻）
事实上，涨🇬🇮价的不止是海外区❎，国区也🇵🇰同样如此🇸🇬🇴🇲。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 “hu🏴☠️🙆♂️gs”：5🏖次 第一步：💇♂️🤺将所有🌳词拆分为字符🌙，添加结束符 “🧒🦵hug” →3️⃣ “h u 💷🕛g ”🍨🇵🇫 “pug” →🔣👗 “p u g 🌀🇪🇹” “💨⚽pun” →💀 “p u 😲🦶n ”🇳🇨〽 “bu🧜♂️n” → “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, t}🏕🥐 第二步☃3️⃣：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🇲🇱“pu💉🎇n”的1🇧🇮2次 + “bu🏁n”的4😳次） “p u🌌”：17次（来🚙自“pug”⌚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, , p🧘♀️🇨🇻u} 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5🍀0,257个t🍕oken）⛄🇺🇬。
大模型厂商的计🏰费公式可以简化👧为： 🇿🇼👠plain 费♎🚛用=(输入词元🌨数×输入单价+🇧🇯⚖输出词元数×🆗🛑输出单🌎🚘价)/1🍴,000,🎢000 国💴🧒家数据局最☘新数据显示，🌗截至202🐱6年3月，我国🧙♀️日均词🏉元调用量已突➗破14👨❤️💋👨🍡0万亿，相💳🎆比202🇪🇭4年初👩🦰的1000亿增💅长超过100🍂0倍🤚🔓。
去除这段提👩🏭示词之🎞👣后，受测试的🏴Gemini 👨❤️👨🥥2.5 P♟️ro、👡Gro🤥k 4、C🎻💋laude Op🚡🇸🇨us 4.1的🌯🏆勒索倾向显著下🔮降，O🧷pus 4.1的🔡🇬🇵勒索倾向从🇧🇹😾86%跌到1🐒8%🛂🍧。
