（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 “hu🤐🍶gs”：5次 第🇨🇿一步：✏将所有词拆分为字🛍符，添加⛸🍂结束符 “🇧🇾hug” →🇴🇲 “h u g🚦 ” “pu🕞g” → “p 🇸🇮u g😶 ” “pun👨🦰🍟” → 🤽♂️4️⃣“p u 💿🦓n ”🌂🚜 “bu🛶n” → “b⛈⛄ u n ” 🦑“hugs” 👩🦰💁→ “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 + “🍄💼hugs”的🇨🇱▫5次） “u 🦐n”：1🕘📝6次（来自“p🙋♂️un”的1🌚2次 + 🏕“bun”的4次🥩） “p u”：💑♏17次（来👯♂️自“pu🍖g”的5次 +🤑 “pu🇨🇵💬n”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50,257个💕🎅toke🇵🇰🏋️♀️n）🥦。
换句话说，Ha🚉⏳ppyH🧳😌ors🇵🇰e从构思开🥇🇫🇷始，就是🍂⚾一个强调落地💋，和阿里现有👸🇳🇫生态绑定的💚产品👣。我收集了在L1️⃣😳inked🧘♀️In（领英，🗳🍘职业社交🇮🇹网站）📡👨🎓上发布的⏳prompt 🇪🇦engi💁♂️neer招聘📭广告，做了系👼统的话语分析🏏🙂。其全渠道🍥🇸🇩 GMV🇧🇬🧨 已突破🐿 2100 万♒🌧元，一举拿下天🔻🦜猫洗护、护手🚌霜、花露水等📆多个类目店🔟铺榜榜首，🥰这也成🇰🇾💢为参半多品⛔🏋️♀️类扩张布⚪局中的重要成🌊🕴果🧼🥥。
单纯会训练模型🇦🇷🈹的人很多🌏，单纯会讲战🇳🇦略的人🚵♀️也很多，难🇰🇬🛣的是有人🐛😬知道一个模型从技👩👩👦术路线开始🚅，到架构设🙂计，到训练推🇦🇿🎥理，到产品⏹👩🏫出口，到最🤷♂️后被商家和🇻🇦❤用户用起来🇲🇽，中间👳♀️每一步会在📏哪里卡住🐢👽。因意见不🚧✡一致，这🕚名当事人转😗🛌而寻找其他认可A⏱I建议的律师🈚。小米、华为等大🛌厂，已经有了智🍼🇰🇬能汽车和全🎵屋智能，「造🇼🇫🆗人」也就⬇😻成了一种必然🔄。
