（来源：上观新闻）
例如： “⏲🆗的” ⚰→ 单独🧜♂️🎤1个tok➰🇮🇷en “中国” 🦘👩⚖️→ 1个tok🇸🇾◾en（🥔🏥高频组合🤗） “人🧕♋工智能” → 2🇵🇹🐏个token🛫（“人工”+😜“智能”）☺ 单个2️⃣🎷生僻字和长👩👧👦🚪词被拆解成多🔩个词元 对于低🚻频字或专📒🇱🇺业术语，B🔌↕PE算法🇭🇷缺乏足够的合🈂并动力，只能拆分🥁为基础字🏕符甚至UTF-8🚫字节： “🍻💁♂️薹”（生👩👩👦👦🥂僻字）→ 可能被❌📷拆为2-3🇲🇽个toke🌏🌘n “意大利薄📲⏳底萨拉斯米肠披🎆🇧🇳萨” → 可🆕🚭能被拆为🖲🧓10+⏸♨个token 这🇵🇱种差异直🤳接体现在计费🥢上🔆🏳。
多个常用字被打包🍇🔆成单个词元🇮🇸 像“的🧹🇾🇪粗大的内捧猛烈进出”“是”“了”🌉“在”等超高🛏⛸频汉字🦚，在训练语料🀄🍷中反复出现，B™🕕PE算法🥋👩🚒会将它们与相邻高🏧😻频字组合成📎🦋固定词元💧。
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