（来源：上观新闻）
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D-W🍥😈ave CEO🎉🥰 Alan 🎟🇨🇰Bar❌atz🔨🏖当场公开驳黄🤼♂️🎑仁勋"🚄dead wro🚪🥾ng"📀🃏。一派把Myt5️⃣4️⃣hos直接封为🗞安全攻防的新分水🔬⚓岭👩👦🖕。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：😉 “hu🔫🔴g”：10次 🍣“pug”🌁：5次 “pun😚”：12次🌱🍒 “bun”：🎠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 ”🕎 “bun🖐” → “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”：1🔌5次（来自⚔🤑“hug”🦋🙋的10次 + “🗒hug😫s”的5次） 🍲“u n”：1Ⓜ👩🎨6次（来自“p🙄👩👧👧un”的122️⃣🧗♀️次 + “♦bun”的🇲🇻4次） “p u🖐👮♀️”：17次💿📀（来自“pug🇧🇶🌩”的5次 🍬+ “pun⬛2️⃣”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🇵🇫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50,2🧵🌡57个t🤷♂️✖oke🇦🇹n）🇮🇩🤽♀️。
