ChatGPT注冊沒有外國手機號驗證怎么辦？

ChatGPT作為近期火爆網絡的AI項目，受到了前所未有的關注。我們可以與AI機器人實時聊天，獲得問題的答案。但受ChatGPT服務器及相關政策的影響，其注冊相對繁瑣。那么國內如何注冊ChatGPT賬號？本文跟大家詳細分享GPT賬戶注冊教程，手把手教你成功注冊ChatGPT。

ChatGPT是一種自然語言處理模型，ChatGPT全稱Chat Generative Pre-trained Transformer，由OpenAI開發(fā)。它使用了基于Transformer的神經網絡架構，可以理解和生成自然語言文本。ChatGPT是當前最強大和最先進的預訓練語言模型之一，可以生成具有邏輯和語法正確性的連貫文本。它在自然語言處理的各個領域，例如對話生成、文本分類、摘要生成和機器翻譯等方面都取得了非常優(yōu)秀的成績。ChatGPT的成功表明，預訓練語言模型已經成為自然語言處理領域的主流技術之一

ChatGPT原理

ChatGPT從領域上是屬于自然語言處理（Natural Language Processing），簡稱NLP

NLP的主要目標是使計算機能夠理解、分析、操作人類語言，從而實現更加智能化的自然語言交互

自然語言處理

歷年發(fā)展

自然語言處理技術的發(fā)展歷程經歷了從規(guī)則到統(tǒng)計再到深度學習的三個階段：

規(guī)則型方法階段（1950年代至1980年代初）：該階段主要采用人工規(guī)則來描述語言結構和語義，并通過編寫一系列規(guī)則來實現自然語言處理任務。這種方法的局限性在于需要大量的人工參與，難以處理復雜的語言現象。

統(tǒng)計型方法階段（1980年代中期至1990年代中期）：該階段主要采用統(tǒng)計模型來處理自然語言，例如基于馬爾可夫模型和隱馬爾可夫模型的自然語言處理技術。這種方法依賴于大規(guī)模語料庫的統(tǒng)計分析，可以處理一定程度上的語言不確定性，但在語義分析和生成等方面仍存在較大局限性。

深度學習方法階段（2010年代至今）：該階段主要采用深度學習模型來處理自然語言，例如基于循環(huán)神經網絡（RNN）和長短時記憶網絡（LSTM）的模型，以及后來的Transformer模型。深度學習模型具有較強的表達能力和泛化能力，可以處理復雜的語言結構和語義關系，廣泛應用于自然語言理解、機器翻譯、文本分類、問答系統(tǒng)等任務中。

自然語言處理開始時是利用傳統(tǒng)的技術來解決問題，例如基于規(guī)則的方法、詞典匹配等。但是這些傳統(tǒng)方法需要大量手工編寫規(guī)則和模式來處理自然語言，難以適應自然語言的多樣性和復雜性。相比之下，人工智能技術具有自主學習和適應數據的能力，能夠更加靈活和高效地處理自然語言。因此，在解決自然語言處理問題時，人工智能技術已經成為主流和先進的方法。

NLP的復雜性體現在以下幾個方面：

多義性：自然語言中的詞匯經常有多個意義，需要根據上下文確定其意義。

含糊性：自然語言中的表達往往不夠準確，可能存在歧義，需要通過語境來確定其含義。

語言多樣性：不同語言之間存在差異，同一語言的不同方言或口音也存在差異。

長距離依賴關系：句子中的某些詞可能影響句子中很遠的其他詞，需要考慮整個句子的語義。

知識不完備：自然語言處理需要大量的先驗知識和語言資源，而這些知識和資源往往是不完備的。

這些復雜性使得自然語言處理任務具有挑戰(zhàn)性，需要使用先進的技術和算法來解決。

NLP主要內容包括以下：

語音識別：將人的語音轉換成可被計算機理解的文本形式。

語言理解：理解人類語言的含義，包括語法、詞匯、語義和上下文。

機器翻譯：將一種語言的文本自動轉換成另一種語言的文本。

信息檢索：在大量文本數據中查找相關信息。

文本分類：將文本數據分成不同的類別。

命名實體識別：從文本數據中識別出具有特定名稱的實體，例如人名、地名、公司名等。

信息抽取：從文本數據中抽取出有用的信息，例如時間、地點、事件等。

情感分析：分析文本數據中的情感傾向，例如正面、負面或中立等。

文本生成：自動產生新的文本數據，例如文章、詩歌等。

其中ChatGPT在語言理解、機器翻譯、文本分類、信息抽取、文本生成方面表現相當優(yōu)秀

目前NLP的主流解決技術方案是人工智能，人工智能的技術要素包括數據、算法、算力、模型。他們的關系為通過數據、算法、算力求模型，通俗地理解為如同人類一樣用數據找到規(guī)律。人工智能區(qū)別于傳統(tǒng)編程開發(fā)，傳統(tǒng)編程開發(fā)是用已知規(guī)律求數據

ChatGPT模型訓練

ChatGPT是一個模型，是通過數據、算法、算力求得的一個模型，其中數據、算法、算力具體內容為：

數據：ChatGPT使用了大量的自然語言文本數據進行預訓練，包括維基百科、BookCorpus等。

算法：ChatGPT使用了Transformer算法，這是一種基于自注意力機制的神經網絡模型，能夠有效地處理自然語言文本數據

算力：為了訓練和使用ChatGPT模型，需要大量的計算資源，包括GPU和分布式計算框架等。具體來說，OpenAI在訓練13億參數的GPT-3模型時使用了數千個GPU和TPU

其原理主要包括以下幾個方面：

Transformer結構：ChatGPT使用了Transformer結構作為其基本架構，通過自注意力機制實現了對輸入序列的編碼和對輸出序列的解碼。

預訓練：ChatGPT使用了大規(guī)模語料庫進行了預訓練，從而學習到了大量的語言知識，包括詞匯、語法和語義等。

微調：ChatGPT在預訓練的基礎上，通過針對具體任務進行微調，從而實現了在特定任務上的優(yōu)秀表現。

無監(jiān)督學習：ChatGPT通過無監(jiān)督學習的方式進行訓練，即在不需要人工標注數據的情況下，通過最大化語言模型的似然函數來訓練模型，從而實現了對語言知識的自動學習。

那么ChatGPT模型是如何訓練的呢

ChatGPT模型的主要訓練流程可以概括為以下幾個步驟：

數據準備：準備大規(guī)模的文本數據作為訓練數據集

模型設計：采用Transformer架構，構建多層的編碼器-解碼器結構，并采用自注意力機制實現對文本的建模

模型初始化：使用隨機初始化的參數，構建初始的模型

模型訓練：采用大規(guī)模的文本數據集對模型進行訓練，以最小化損失函數為目標，讓模型逐步學習輸入文本的規(guī)律

模型評估：對訓練好的模型進行評估，通常采用困惑度（perplexity）等指標來衡量模型的性能

模型微調：通過對模型參數進行微調，進一步提高模型的性能

模型部署：將訓練好的模型部署到應用場景中，實現自然語言生成、問答等功能

訓練模型

在這里插入圖片描述

首先以監(jiān)督學習方式訓練能夠寫答案的生成模型，然后利用人工排序訓練獎勵模型，用于對生成模型的輸出打分， 最后用獎勵模型預測結果且通過 PPO 算法優(yōu)化 SFT 模型得PPO-ptx模型

階段1：利用人類的標注數據（demonstration data）去對 GPT3 進行監(jiān)督訓練。

1）先設計了一個prompt dataset，里面有大量提示樣本，給出了各種各樣的任務描述；

2）其次，標注團隊對 prompt dataset 進行標注(本質就是人工回答問題)；

3）用標注后的數據集微調 GPT3（可允許過擬合），微調后模型稱為 SFT 模型（Supervised fine-tuning，SFT），具備了最基本的文本生成能力。

階段2：通過 RLHF 思路訓練獎勵模型 RM

1）微調后的 SFT 模型去回答 prompt dataset 問題，通過收集 4 個不同 SFT 輸出而獲取 4 個回答；

2）接著人工對 SFT 模型生成的 4 個回答的好壞進行標注且排序；

3）排序結果用來訓練獎勵模型RM (Reward Model)，即學習排序結果從而理解人類的偏好。

階段3：通過訓練好的 RM 模型預測結果且通過 PPO 算法優(yōu)化 SFT 模型的策略。

1）讓 SFT 模型去回答 prompt dataset 問題，得到策略的輸出，即生成的回答；

2）此時不再讓人工評估好壞，而是讓階段 2 RM 模型去給 SFT 模型的預測結果進行打分排序；

3）使用 PPO 算法對 SFT 模型進行反饋更新，更新后的模型稱為 PPO-ptx。

為什么ChatGPT在語言理解、機器翻譯、文本分類、信息抽取、文本生成方面表現相當優(yōu)秀？

其中重要的一個原因是預訓練，相當于人類的通識教育

預訓練的文本數據集包括維基百科、書籍、期刊、Reddit鏈接、Common Crawl和其他數據集，

主要語言為英文，中文只有5%，ChatGPT-3預訓練數據量達45TB，參數量1750億，對應成本也非常高，GPT-3 訓練一次的費用是 460 萬美元，總訓練成本達 1200 萬美元

注：參數量指的是模型中需要學習的可調整參數的數量，也就是神經網絡中各層之間的連接權重和偏置項的數量之和。在深度學習中，參數量通常是衡量模型規(guī)模和容量的重要指標，一般來說參數量越多，模型的表達能力也就越強

ChatGPT應用場景

ChatGPT的優(yōu)勢和限制

ChatGPT的優(yōu)勢包括：

高度的自然語言處理能力：ChatGPT使用了深度學習的方法，可以對自然語言進行高度理解和處理，從而在回答問題和生成文本方面具有很高的準確性和流暢性

大規(guī)模預訓練模型：ChatGPT使用了大規(guī)模預訓練模型，能夠學習到大量的自然語言數據，從而提高了模型的表現和效果

可擴展性和可定制性：ChatGPT的架構和預訓練模型可以輕松地進行擴展和定制，以適應不同的自然語言處理任務和應用場景

ChatGPT的限制包括：

需要大量的數據和計算資源：由于ChatGPT使用了大規(guī)模的預訓練模型，因此需要大量的數據和計算資源進行訓練和調優(yōu)

對話質量受限于數據質量：ChatGPT的對話質量受限于使用的數據集質量，如果數據集中存在噪聲或錯誤，可能會對模型的表現和效果產生負面影響

存在一定的誤差率：盡管ChatGPT的表現很優(yōu)秀，但由于自然語言處理的復雜性，它仍然存在一定的誤差率，需要進行不斷的優(yōu)化和改進

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下面開始chatgpt注冊流程：

一、注冊/登錄環(huán)境要求

1、使用國外的網絡環(huán)境，即你的網絡的IP屬于國外（大陸、香港、澳門等地區(qū)不可用），日本、美國、印度、韓國等區(qū)域親測可以。
2、一個可以接收驗證碼的國外手機號，同樣地區(qū)也是如上述網絡環(huán)境之外的手機號，使用第三方接碼平臺。

二、網絡環(huán)境配置

通過合法合規(guī)的科學上網工具進行網絡的連接。選擇多個地區(qū)的節(jié)點，如美國、韓國、德國、日本等地區(qū)的節(jié)點。

三、ChatGPT帳戶注冊流程

1、打開ChatGPT（chat.openai.com）的官方網站，使用上述所說的網絡節(jié)點，開全局模式，建議使用谷歌無痕瀏覽或清理下瀏覽器cookie再次嘗試。然后點擊【Sign Up】進入下一步。

2、注冊方式為郵箱注冊，已有注冊微軟（Outlook、hotmail郵箱）或谷歌帳號的可直接登錄，國內或者其他郵箱地址（QQ）如果出現無法注冊，就是被官方限制，請改用國外郵箱注冊，如雅虎。

3、設置名稱，然后下一步準備進行手機驗證，目前國內的手機號都無法注冊，這里需要用到虛擬號碼進行驗證，通過CHatGPT的電話號碼驗證，這里不支持中國手機號 86的號碼驗證，所以要填入一個海外號碼驗證。

注冊ChatGPT賬號很多小伙伴肯定遇到了一個難點，就是注冊一半發(fā)現需要國外手機號驗證，很多教程推薦的又不靠譜，那怎么辦呢？可以參考我的用過的是Tevfans

因為SMS的很多虛擬INdia號碼都是濫用的，輸入都會因為網絡問題而出現 Your account was flagged for potential abuse. If you feel this is an error, please contact us at .help.openai.com. （中文提示：您的帳戶被標記為可能存在濫用行為。所以這一步比較難點。

4、輸入號碼后，ChatGPT會出現最新的人機圖案驗證，點 開始答題 即可驗證完成。

5、驗證完成后，你會收到驗證碼，填進驗證框即可，點下一步即可完成ChatGPT的注冊了！

⑤ 大約1-2分鐘內，會收到驗證碼（如下圖箭頭所示），這時我們將驗證碼輸入到OpenAI界面，提交后即注冊成功。如果出現沒有收到驗證碼的情況，請重新選擇一個國家的號碼來收驗證碼，記得OpenAI手機驗證界面要改國家。

PS：以下注冊成功進入的是聊天GPT賬戶，希望生成圖片的用戶可以訪問：labs.openai.com，這是Openai DALL-E，基于文本描述生成圖像的系統(tǒng)。

這東西用來學習入門新領域真的無敵，今天之前我完全沒接觸過人臉識別，通過不斷詢問問題，拼湊代碼，20分鐘不到就做出來個能追蹤人臉的框還能顯示標簽的那種。程序debug還可以，英文會好很多，模型已經算頂級了，等迭代一波！如果覺得太折騰很繁瑣過不了OpenAI的也可以看看騰訊云這篇筆記：https://share.weiyun.com/5VAf4rF0

四、注冊常見問題

1、注冊完成后，使用時可能會遇到GPT頁面出錯的現象，這時過幾秒刷新進入就可以，不要退出賬號，因為再次登錄也很繁瑣，可能會遇到地區(qū)的限制。

2、如果你的代理比較慢，登錄以后就可以把代理關了使用，只有登錄的時候會驗證 IP，使用過程中沒關系。
3、如果注冊的時候忘記開全局代理，并且瀏覽器不是無痕模式，被拒絕訪問了，可以重新設置全局并且瀏覽器用無痕模式（Chrome）或來賓身份瀏覽（Microsoft Edge）。

五、ChatGPT能做什么

1、生成頁面標題、描述。
2、用多個方式改寫一段內容，要求不重復并且保留原意。
3、拓展文字內容。
4、做數學題。
5、生成代碼。
6、撰寫求職信、學習面試技巧。
7、寫論文/寫歌詞/寫文章/做視頻文案。

常見問題

FAQ

ChatGPT需要人工標注嗎

作為一種大規(guī)模預訓練語言模型，ChatGPT的訓練需要依賴大量的無監(jiān)督文本數據。在模型預訓練完成后，如果要將其應用于某個具體任務，比如問答系統(tǒng)、機器翻譯等，通常需要用到一些有標注的數據集進行微調。這些標注數據可以通過人工標注獲得，也可以通過其他方法生成，如利用規(guī)則、自動標注等。因此，ChatGPT在預訓練階段不需要人工標注，但在應用階段需要借助標注數據進行微調和優(yōu)化。

ChatGPT訓練之后還有什么成本嗎

訓練一個大型的語言模型像ChatGPT需要大量的計算資源和時間。但是一旦訓練完成，部署和使用的成本就相對較低了。部署方面，可以選擇在云端或者本地部署，云端部署可以更加靈活和便捷，而本地部署則可以提高一定的安全性和隱私性。

在使用過程中，ChatGPT仍然需要一定的計算資源來運行和生成文本，特別是當輸入的序列長度和生成文本的長度增加時，所需的計算資源也會相應增加。此外，如果要對ChatGPT進行微調，需要準備大量的數據和進行反復的實驗，這也需要一定的成本。