（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： “hu🌁g”：10次 🎡🍸“pug”：🆒🚓5次 “pun🐧”：12次 🆙“bun”：4🇷🇴次 “hugs🌦👴”：5次 🛹第一步：将所🏴🥗有词拆分为👩🎓🇵🇾字符，添加结束🤐6️⃣符 “hu🚽🐚g” 🙀→ “🇲🇺h u g👩👧👦🦎 ” “pu⚾g” → “🔂™p u g ”👨🏫 “pun”🏭📚 → “p u🕠 n ”🐩🦢 “bun🖇🌭” → “b⌚♐ u 📉n ” “hug☣🇹🇬s” 🧚♂️→ “h u g🍢四虎国产精一区久久特色 s 🇧🇲” 初🎹始词汇表仅包含基🍦🇹🇯础字符：💪{b, g,👩👩👧👧 h, n, p🎺🔺, s,🌼🦙 u,📺📝 t} 第二步🇳🇫🇺🇬：统计📨🌛四虎国产精一区久久特色相邻字符对的出现🍽😽频率 “👨👩👧u g🌪”：15⚗四虎国产精一区久久特色次（来自“h🥞ug”🌡🦕的10次 +💄 “hugs”的🕶5次） “u n🖲”：16次（来🚷⏲自“pun”🏊♀️的12次 +🧗♂️🧙♀️ “bun”↩🇧🇫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（1👶7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50,25🇰🇭7个token）🏂🐸。
Credo✡高管将这笔😖交易视🇬🇧🧛♂️为公司光通信🌈业务的✍🏕转折点，预计🇸🇧其Zer🎓oFlap光收🇸🇰发器、🕵🥰光DSP😁和硅光🚮🚑子产品组🔍🛵合将在2027财🍡年产生超👨👨👦📶过5亿美元（约👱🇫🇴合人民币34亿元🔋）的光业务收入🥃🎌。对于大疆这样🕶0️⃣的技术研发型企业🈲🍲，“一↕🤰年条款”🔦🐷的司法适用🅰📼尤为重要🕌☢。
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