（来源：上观新闻）
高德地🇲🇸图内容生态负🤷♂️🇺🇸责人李◻🇧🇼刚在发布会上强调📫🇸🇴，其依托的是每🐶天超过1.7亿用🌑户发起的📪👬真实生活服务行为🐧🤺数据🇧🇬。GBrain 🧛♂️🉑的知识🇴🇲😨模型还采用了一♋种“编🍽译真相”🐏📼（Compi🍉😼led Tru🔒💂th）架⌛构：每个人物🎸页、公司页或概👳💃念页的顶部放置当⛷前最佳判断的📘综合摘要，底部则⁉是不可修改的时🖐🙅♂️间线条目，📤记录原始证🏖据🆔。但该人士同时强调🌠🍤，上述进展仍有🔞🧒较大不确定🥬性，相关计划可能📢调整，甚至✉👡被搁置🚘🕑。
它默认使用 P🇸🇱👳♀️GLit🤬🍜e，一个🏟通过 WebA🏖ssem👏🤫bly 🇬🇩7️⃣运行的嵌入式 P🦶🇵🇪ostgres 🇨🇴17.🇵🇹🇨🇰5 数据库👩🎓🐇。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 🌵👩🏫“pug”：5🛎🍯次 “pu🀄👦n”：🥃🍷12次 “bu◼n”：4次🇳🇱 “hugs2️⃣”：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 📕🚾” “pu♠↘n” → 💦🇨🇭“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🇸🇾👋, }🧦 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“🚫🐛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）😈。
