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(来源:上观新闻)
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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📠”:1💱🇮🇴0次 📭“pug🇱🇧🌐”:5次 ⏸“pun”:7️⃣12次 “bu🐾🤔n”:4🙅次 “h🈯🔊ugs”:5次📄 第一步:将所🆓有词拆分为字🙄符,添加结束😎符 “hug👩👧👧” → “h u💵 g ” “🌳pug” → “🇵🇬静夜的私课汉化版p u ⏹g ” “pun🍝” → “p 🇲🇳静夜的私课汉化版u n ” “b❣🇭🇺un” →📩🎬 “b u 🧻n ” “hug🇨🇫🚏s” →🤥 “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 + “h🙎♂️ugs🅱🎙”的5次) 🇸🇪“u n”:16🦈🇸🇨次(来🥤💿自“pun”的1🇩🇿2次 + 💵“bun”🥣的4次) “🕢p u😌”:17次(🏔来自“pu🛋1️⃣g”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,🏛静夜的私课汉化版 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50,2🍪57个t😼✂oken)📕。
如果你天天看🥫🥼友商在👮♀️发布会上吊打iP💩hone1️⃣🧷,看博主🧓们天天说🇵🇼👿乔布斯被气活🇲🇭👺,很容🚘易产生🧠🐣一种“这公⛷🏖司快凉了”的错🚾🛌觉🛫。这次加入Ope🐠🤘nAI后,🍠Hiro不再接🌀🇽🇰受新用户注册👨🚒💩,产品将在4↗🧁月20日🇨🇷停止运行🇲🇾⁉。Artifici🏸🤓al A🏢nalysi💩s的视频竞💆🥵技场采用用户偏好🚓🇵🇱投票,很多时🎚⚖候不只看某🇪🇷🧵一个技术指标👇,更看🦕🚣♀️用户在✨👟两段视频之♓间更喜欢哪一👨🌾🇬🇮个👡⬅。