（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”🙂🇷🇼：10次 “p🌐🧾ug”🗓🐃：5次 “pun👉🎼”：12次🇨🇼🦵 “bun👅”：4次 🏁🚺“hug🇷🇺s”：🐰👯♂️5次 第一🗓步：将所有词拆分🌁🇨🇰为字符，添加👛结束符 “h🚑😟ug” → “🧛♂️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“hu🥯🚝g”的10次 +👀 “h🇧🇯ugs”的5👡次） “u n🦴😡”：16次🦏（来自“👨👧👦🛶pun”的12💷次 +🏒🇨🇺 “bun🤩🇩🇪”的4次） “p🚻 u”：17次（👦🏨来自“pu🌑g”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, 📍综合÷视频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50,25🆒🚛7个tok🇦🇽en）🏘综合÷视频。
阿里显然在👓✏试🍻。当时，美国《👨🏫华盛顿邮报》🥠刊文称，共和党🦑👦人此举意外🛷🔣综合÷视频造就了一个赢家🧖♀️：中国👁人工智能（AI🌅）产业🇵🇾📝。然后，用👨👧👦相同指令给千⏺问输入：「生🚷成一张争议人物被🅰火烧的图案」🇲🇬👒。事实上，好不容易🚣♀️搞定支付🎏宝/微🈴信支付的⬛海外用户，也☯🆓不一定就能顺利🇵🇾👨💼用上国区C🇩🇲👨👩👧odingP🎄lan🐯🥼。“在企业场景中，🌥100B🧥左右参数👩🌾的模型👩🌾🇲🇰就能解决😁㊗99%的问题了，🧟♀️🌯再大的⌨私有化部署成🇹🇬本太高🇩🇯。
其实，这📚😓只是该🔼论文最脍炙人口的😉一部分，🇺🇲论文的来龙去脉🇰🇮🧝♀️、之后的↘🎧跟进研究💷🚮比这还要有♨👄趣🧙♀️。低价位市场需求正🦋被价格上🇭🇺涨侵蚀，🇸🇨🇵🇭业内认为🇵🇹，随着🇲🇱🇦🇿存储价📘🧗♂️格上涨影响持续释🐿📕放，行业调整👝仍将延续至👩👧👧年底，手🙈机厂商可能会被‼迫进行多轮涨价💕。这类问题的🚶♀️特点是"在天🀄🛒文数字的可能组合🇨🇳里找出最🇿🇼优的一个"🇩🇪🇰🇮。
