（来源：上观新闻）
华晨宇的公众👨👧👧🍁形象阳光亮眼，🥰笑容极具辨识😶🕐度，一口🤗🕒亮白牙🛑齿与参半👩🔧👟主打的美白、⏪清新、社交自信理🎢🛷念高度契合，自带🖥😭“牙白❗🐙即好看”的视觉说🥘😊服力，用户对相👦关广告的接⏫🇸🇧受度也相对更高🦡。比如买🍣房、换工🤧作、休📰📌假一年、🦁☁要不要留更👽🇬🇮多现金，放在💺过去，你可能需🕵🙅要一个👨🍳👩👩👦👦理财顾问🀄，然后通过✈🦂Exce😏l表格和反复🕔计算，🐁才能给出一个👩🦋不一定🇧🇫📄后入在线观看一区靠谱的📭🤕答案📪。
开源模型👩⚖️则要面对更多现🎮🏴实限制🇪🇹🇮🇹，它的参数要❔能公开🇽🇰🍸，推理要🦒能跑起来，社💇♂️区要能复现🇭🇲，效果还要🏋️♀️🏛经得起横向🇬🇾🔌比较🕥🚞。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 “pu👨💼g”：5次👨💻📥 “pu💼🇷🇴n”：12👨🦱🍚次 “bun🧭🙆♂️”：4次 “h👀ugs”：5次 🏉第一步：🇮🇲将所有词拆分为🕧🧚♀️字符，添🇸🇿♌加结束🇵🇦符 “hu🏡g” → 🇵🇹“h u g🇧🇹🛩 ” “🕐🇩🇬pug⏏📹” → 🖇“p u❇🐪 g ” “p🙃un” → 🚰🕹“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,9️⃣🤛 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“hu🔇🀄g”的🇫🇴10次 +👨👩👧📹后入在线观看一区 “h👚📨ugs🧿🌸”的5🏄🔪次） “u n🤕”：16次（来📋🏛自“pun🥬📇”的12次 + 😹🇨🇰“bun”的🇭🇲▪4次） “p 🚿u”：1🇬🇮⛸7次（来自“p🤶ug”👩✈️🛷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,😙😰 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5🚻😈0,257个t💄🤔oken🤲）🔋。
