（来源：上观新闻）
让我们5️⃣👩👩👦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 “hu🇬🇪gs”：5次 第🧞♂️一步：将所有✈🌇词拆分为字符，添🌴🌼欧美九九九加结束符 “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,🙉欧美九九九 } 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👨👦”：1🧢6次（来自🔃🌤“pu🚖n”的12次 🏊+ “b🌙🐺un”的4次） 🦠🤢“p u🔈👮♀️”：17次（来自🥍🌇“pu📇💾g”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🎥欧美九九九计新语料中🇧🇩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5🎃0,257个to🎼🎉ken）🚗。
特约编译金鹿对🍖本文亦💛👲有贡献🚥💌。面对同样的技术🔸🔊冲击，🔴不同位置的人拥🏧🏌️♀️有的重🤽♂️🎰新谈判🍚的空间是极不平等🖤的🦓🚦。OpenAI的t🚖iktoke🇻🇨⛄n库基于Rus🏷t实现❌🔘，可精确统计各模✈㊙型的tok🔲🎚en消🥙耗🧪💇♂️。这套闭环的技术体*️⃣🕤系正在让具身🌚智能由通用基📒座+专家🧠🚴♀️能力的🔐🔷两级跃迁，成为🍃行业可规模化落地🍰的契机所在📄。
作者声👨👧👦🅾明：该图片由😲😾AI生成 🕗可灵对快👨🏭手的意义是非🐪常重大的🦃。4月14日🇦🇬🔪电，存🇸🇧储芯片🎫概念持续拉升，江🛎波龙（30130👨🚀8.S🐙Z）涨😌超10%创历史新🚞高，佰维存👩🐰储（68💴8525.🔜SH）、德🇸🇴明利（00130🙌9.SZ）、⏸大为股份😐（002213.🤨🇲🇼SZ）均创历史👗新高，恒烁股份👨🍳🔨（688416🛣👯.SH）、香农💷芯创（3004🥓75.📖SZ）、💥雅创电子（🇨🇰301099.👵SZ）、北京君🥜🐾正（300223😮.SZ）🍈、兆易创新🇦🇲🎌（603986.🧓🚃SH）、🍳🏹普冉股份🔷（6887🇦🇪🥡66.SH）🚠🎧跟涨👩🌾👙。
