（来源：上观新闻）
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它给A🧤I视频找了一个更🐋稳的落点🔟🐈。Seeda📋nce 2.0虽🤽♀️然效果也很猛🚚🦏，但是因👨🦰🐞为版权问🚻🍏题，字🕸🎬节暂停了S👩🏭🕷eedance 🍚2.0的全球💀🔔发布🕰㊙。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 💗🌌“pug”：🧜♂️5次 🌷🔔“pu🇨🇴🍽n”：12🇹🇰🕕次 “bun👟”：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” → 🇵🇬🤚“p u g🦌 ” “🐳🐨pun💲🇹🇱” → 🔧“p 🏨u n ” “♨bun” → 🤦♀️🍞“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 +✈ “hu🇳🇮gs”的🍐5次）🤜🧛♂️ “u n”🧗♀️↩：16次（来自🤽♂️“pun”的12◼中文在线官网旗下小说网次 + 🇺🇾👩🎤“bun”的4次🇬🇶🤷♀️） “p u”🧰：17次（来自🤫🇰🇵“pug🥝📑”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“p🥕u”， ⏳词汇表扩展为：{🇾🇪🇬🇩b, g, 🧛♀️🦗h, 🥰n, p🗽, s🔃🈸, u, 2️⃣🚃, p☔u} 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）✏🎩。
