（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”：👊ℹ10次 “🚀🔔pug”：5次🦑 “pun”：1👽2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”：15👁次（来自“hug❣”的1🎞0次 + 🔲⛵“hugs”的☦🌇5次） “u n🇿🇼”：1🔊♑6次（来自“pu🇵🇫🙎n”的12次 +🇹🇯🤵 “bun🍸”的4次）🔮🥏 “p u🥩🛷”：17次🇬🇷🚌（来自“⏺⛺pug”的5🏓⌛次 + “p🕧💉un”🤽♂️🕗的12次） 第🐥三步：合🔮🌲婷婷五月天色并最高频字符对🥳 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1️⃣下一个最高👕🇺🇬频对，直到📠达到预设♥🦷的词汇表大小（🏩如GP◽📸T-2为50,📥257个t🦇👀oken）🐺。
我听了一节“养🔂虾”培训课，参加🇬🇺🥥了3场与A🕘I有关🦐的会议，遇🛢🚀见了许多追AI⁉📊的年轻🌰人，看🛅☸了无数篇推🇨🇦🇵🇱送到眼前的💃写OpenC👬婷婷五月天色law的文♈章🕝。我们从20🦐25年1🚗1月开🥛始构建Agent🚴，但从两个月🎶🎼前，我🙅从底层重构了整🍕❌个产品架构和🥑🍇工程工作流🐏🙍。滴普科技👩❤️👩创始人赵杰辉 🦀来源：受访👩🍳😴婷婷五月天色者 赵杰辉将D🇩🇰eepexi🎹🤭的模型参数控制🕹在60B~1🇸🇷🦏00B的范围▶。。比如给你两🦋个质数6🦛1和83，你立🎷刻能算出61×📆🗃83=5063♍🔜；反过来给你50🏝👨👨👧👦63，让你找出😋它由哪两个质数相💌🚾乘得到，🇦🇸👫就要试很多遍🎬😇。" 2024年👨👦👦🕑12月🛣🕵Goog🙃le发表的W🔚illow芯🤒🇨🇻片是这条路🇬🇺上一个🏄🚇里程碑式的进展⛵👩🌾。
