（来源：上观新闻）
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 “p👩👩👦🧗♀️un”🇮🇪：12次 “🗄bun”：4次 🦈📣“hugs”：5🇨🇺↘次 第一步⛄：将所有词拆📑分为字符，添加🇮🇷💺结束符 “🛶🎉hug” → “🇧🇫h u g2️⃣ ” “pugⓂ” →🧔 “p u g🤑 ” “pu🍈n” → “p🦎🎧 u n ” “☣bun❌🐻” → “b u🔮📹 n 🐏🇦🇹” “h📍🏍ugs” → “🎠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“hu🇨🇻g”的♻10次 + “🕊🎻hugs🇸🇴”的5次） “🤖🦏u n”：✴16次（来自“p💌😞un”的12次🗺🆙 + “b🌽un”的4次） 👾👜“p u♣”：17😺次（来自“p🦟ug”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💘自拍欧美精品表扩展为：{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🇸🇪🤠0,2🇫🇲57个token）🦵。
从围棋到pr🧜♂️ompt en🕹🥌gineer😵👨🔬ing，我一直在💵🔇关注的核心问题其🏆😏实没有变🇬🇺：在AI时💰🛋代，什么算专业💦🥓知识？🚵谁有权定义它？这🌂🗽自拍欧美精品些定义的背后有着🇸🇮🥼怎样的权力安排？🌂🦹♂️围棋给了我🔅🤩一个已🙌👤经走过一🧰个完整周期的案例👨🦲🍜，而prom📲pt *️⃣engin♐eering🇲🇫🇰🇳让我看到🔫同样的动态👩🎤😩正在实时展开🚒，只不过规模更🎯🇧🇩大、速🤣☸度更快、😈😽涉及的利益更复🚵🛠杂🤲。
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