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(来源:上观新闻)
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它用4🇲🇹23页的内🐃😺容告诉我🍉们:AI已经过🖌🏆了那个可以靠讲故⏸事生存的童年期🇲🇨😣,它正步入成🛢年,面临着🚌🌤商业回报、能💔〰源瓶颈和🔕全球主🎟权竞争的成年⏯礼🦎。在烧钱换增🧙♀️长的策略下,小🧞♂️🇵🇱阔科技盈利👩👧👦能力也持续承🧝♂️🏒压🇧🇭🏳欧美无日韩动作大片。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 “p🏨⚗un”:🇸🇴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🌝欧美无日韩动作大片 u g ”🧚♂️ “pug⬆欧美无日韩动作大片” →🇺🇿😱 “p u g🇬🇱♻ ” “p📝un”👩❤️👩😍 → “p 🚑♿u n🇵🇭👨⚖️ ” “🐇💝bun” → “🎐b u n ” 👭📸“hu💪🍳gs”🐉🥬欧美无日韩动作大片 → 🈚“h 🏺🔇u g s ”🕷💋 初始词🛒汇表仅包含基础🧹字符:🔰欧美无日韩动作大片{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1🥟💸0次 +🍛 “hugs🚙”的5次) “u🇦🇩⚜ n”:16💆♂️🥚次(来自“p🇹🇭欧美无日韩动作大片un”的1🇲🇰🇲🇫2次 ↩+ “bun”🛡🇧🇲的4次) “p✴ u”:🇹🇹🌳17次🇰🇪⏸(来自“🗯pug”的5次 😄+ “pun💋🐦”的1😌♥2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“p🐏u”, 🐧😰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🇹🇳🐆欧美无日韩动作大片,直到达🤞欧美无日韩动作大片到预设的词汇😮表大小(如GPT🚇-2为👨🏫🛣50,📸💓257个toke🇨🇵🏥n)🏮👩👩👧。