（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： “h🇹🇫🦐ug”：10🇳🇱🇹🇷次 “p🐧💥ug”：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🌊☀ “hu🧀🎗g” → “h 🚟u g🏎 ” “pug”🇨🇼 → 1️⃣“p u ♒🆔g ” “pun🇹🇷🦴” → “p🚕🏅 u n👨🚒💘 ” “☠✖bun” → “😵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：统⚜计相邻字符🇪🇬☃对的出现频率 ⛲↙“u g”7️⃣：15次（👨🍳🛶来自“hug”的😌10次 +🏍 “hugs”的🔽🏤5次） “u n🏈”：16次🛹（来自🕞“pu⭕n”的12次 +😝 “bun”👩👩👧🚦的4次） 🌿“p u”：1🤣📬7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“👈🇫🇲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50,257🥋个token）🇹🇨🗑。
截至目前，园🤷♂️区已集聚👩👦👦阿里巴巴、抖音、🇭🇹京东、☄👨⚕️邓白氏等行业领军🔌🕴企业，累🇱🇷计注册企业突🙈破1万家，20💢🇸🇩25年实现📗营收近20💺00亿元😑。1、赢得工作3️⃣😰场景的模型🙇♀️🔄层竞争 企业🚆🧝♂️购买的是业务成果🕸。近日，网传关💕👨🚒于AI生成2️⃣内容的“双标🇨🇺”争议愈演愈烈💸，有网友晒出截🌚🐈图称，豆包在🧔📎生成特😠定内容时存在明显👎区别对待，甚🏮至严重到🇴🇲伤害民族🔒⛹️♀️感情的地步，引🕣🤸♀️发大量讨论🔺🚞。
