（来源：上观新闻）
第一个从话语分析🧳的角度，研究人们🇱🇨🛎是如何理解和想象👩👧👧🎼“prom🚮pting（训🔱练语言模型来完😅成特定任务的方🚔☹法）”这🎰个行为的🐊。对利用人工智🇩🇬🎵能侵害他人合🔓3️⃣法权益、扰乱社🧧🦊会秩序等行为🇧🇳，坚决依法规制，☘👨👩👧👦促进科技向善🇮🇴。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” → “🍸h u g ” 🛤🦀“pug”🧺💆♂️ → “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, ⛑} 第二步：统计📪🦹♀️相邻字符⛰对的出🍭现频率 “u g🦴”：15次🕔🏟（来自“hug⏬”的10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（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G⛹🇭🇰PT-2为🤙👨👨👦50,2🥌57个to🦘ken）🎷。
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