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你好,你的大模型是什么

Answer

大模型是指输入大量语料,使计算机获得类似人类的“思考”能力,能够理解自然语言,并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。

大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比:

  1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。
  2. 确定教材:大模型需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。
  3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解 Token 之间的关系。
  4. 就业指导:为了让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。
  5. 搬砖:就业指导完成后,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。

在大模型中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,它们可以代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法(Tokenization)。Token 是原始文本数据与大模型可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表(Vocabulary)。

为了让计算机理解 Token 之间的联系,还需要把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称之为 embedding,常见的算法有:

  • 基于统计:Word2Vec,通过上下文统计信息学习词向量;GloVe,基于词共现统计信息学习词向量。
  • 基于深度网络:CNN,使用卷积网络获得图像或文本向量;RNN/LSTM,利用序列模型获得文本向量。
  • 基于神经网络:BERT,基于 Transformer 和掩码语言建模(Masked LM)进行词向量预训练;Doc2Vec,使用神经网络获得文本序列的向量。

以 Transform 为代表的大模型采用自注意力(Self-attention)机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。大模型的“大”,指的是用于表达 token 之间关系的参数多,主要是指模型中的权重(weight)与偏置(bias),例如 GPT-3 拥有 1750 亿参数,其中权重数量达到了这一量级,而词汇表 token 数只有 5 万左右。

此外,如果您想获取更多模型,大多数模型可以在 Civitai(C 站)https://civitai.com/ 下载。下载模型时的注意事项包括:

  • 科学上网,需自行想办法。
  • 点击右上角筛选按钮,找到所需模型类型,如 Checkpoint=大模型、LoRA=Lora 等。
  • 看照片,感兴趣的点进去,点击右边“Download”下载保存到电脑本地。还可以点击左上角“Images”,查看别人做好的图片,找到喜欢的点进去,复制图片信息。

模型下载保存地址:

  • 大模型:SD 根目录即存放 SD 的文件夹。
  • Lora、VAE 等也有相应的保存位置。

如果不知道下载的模型类型及应存放的文件夹,可以使用秋叶的模型解析工具 https://spell.novelai.dev/,将模型拖动到空白处,自动弹出模型信息,查看模型种类。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

大模型入门指南

通俗来讲,大模型就是输入大量语料,来让计算机获得类似人类的“思考”能力,使之能够理解自然语言,能够进行『文本生成』、『推理问答』、『对话』、『文档摘要』等工作。既然是学习,那我们就可以用『上学参加工作』这件事来类比大模型的训练、使用过程:1.找学校::训练LLM需要大量的计算,因此GPU更合适,因此只有购买得起大量GPU的贵族学校才有资本训练自己的大模型2.确定教材::大模型顾名思义就是大,需要的数据量特别多,几千亿序列(Token)的输入基本是标配3.找老师::即用什么样的算法讲述“书本”中的内容,让大模型能够更好理解Token之间的关系4.就业指导::学完书本中的知识后,为了让大模型能够更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导5.搬砖::就业指导完成后,下面就要正式干活了,比如进行一次翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)在LLM中,Token([2])被视为模型处理和生成的文本单位。它们可以代表单个字符、单词、子单词,甚至更大的语言单位,具体取决于所使用的分词方法(Tokenization)。Token是原始文本数据与LLM可以使用的数字表示之间的桥梁。在将输入进行分词时,会对其进行数字化,形成一个词汇表(Vocabulary),比如:The cat sat on the mat,会被分割成“The”、“cat”、“sat”等的同时,会生成下面的词汇表:|Token|ID||-|-||The|345||cat|1256||sat|1726||…|…|

大模型入门指南

数字化的好处是便于计算机处理。但为了让计算机理解Token之间的联系,还需要把Token表示成稠密矩阵向量,这个过程称之为embedding([3]),常见的算法有:基于统计Word2Vec,通过上下文统计信息学习词向量GloVe,基于词共现统计信息学习词向量基于深度网络CNN,使用卷积网络获得图像或文本向量RNN/LSTM,利用序列模型获得文本向量基于神经网络BERT,基于Transformer和掩码语言建模(Masked LM)进行词向量预训练Doc2Vec,使用神经网络获得文本序列的向量以Transform为代表的大模型采用自注意力(Self-attention)机制来学习不同token之间的依赖关系,生成高质量embedding。大模型的“大”,指的是用于表达token之间关系的参数多,主要是指模型中的权重(weight)与偏置(bias),例如GPT-3拥有1750亿参数,其中权重数量达到了这一量级,而词汇表token数只有5万左右。参考:[How does an LLM"parameter"relate to a"weight"in a neural network?](https://datascience.stackexchange.com/questions/120764/how-does-an-llm-parameter-relate-to-a-weight-in-a-neural-network"How does an LLM"parameter"relate to a"weight"in a neural network?")

教程:超详细的Stable Diffusion教程

除了链接里面给大家分享的模型,大家肯定还想去找更多更好看的模型而大多数的模型都是在Civitai(C站)这个网站里面https://civitai.com/现在就给大家说一下C站的使用方法:01.科学上网这个没法教,大家只能自己想办法了02.点击右上角的筛选按钮,在框框里面找到自己需要的模型类型Checkpoint=大模型LoRA=Lora常用的就是这两个03.看照片,看到感兴趣的就点进去点击右边的“Download”,也就是下载,保存到电脑本地,文件保存到哪里在这一节的第二部分另外,我们还可以点击左上角的“Images”这里就是看别人已经做好的图片,找到喜欢的点进去点进去之后的页面我们就可以看到这张图的全部信息,直接点击Lora和大模型,可以直接跳转到下载页面下面的就是照片关键词和其他信息点击最下面的“Copy...Data”就可以复制图片的所有信息回到SD,粘贴到关键词的文本框,点击右边的按钮这些信息就会自动分配要注意的就是,大模型是需要我们手动去换的!这样我们就可以生成出跟大神几乎一样的照片了!(电脑网络配置的不同,出来的照片有细微差别)[heading2]2.模型下载到哪里[content]这里大家就直接看我文件的保存地址,找到自己电脑里的01.大模型这里的SD根目录就是大家在下载时,存放SD的那个文件夹02.Lora03.VAE[heading2]3.如何分辨模型[content]如果我们下载了一个模型,但不知道它是哪个类型的,不知道要放到哪个文件夹我们就可以用到这个秋叶的模型解析工具https://spell.novelai.dev/把模型拖动到空白处接着就会自动弹出模型的信息在模型种类里面就可以看到是什么模型啦!

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2024-12-18
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您好,在将 AI 助手接入您的 OJ 系统以帮助用户分析问题和输出正确代码方面,这是一个很有前景的想法。首先,您需要明确您希望 AI 助手具备的具体功能和性能要求,例如能够处理的编程语言种类、问题分析的深度和准确性等。 接下来,您可以考虑选择适合的 AI 技术和框架。目前常见的有自然语言处理(NLP)技术,用于理解用户的问题描述;机器学习算法,用于预测和生成代码。 在数据准备方面,您需要收集大量的编程相关数据,包括问题描述、正确的代码示例等,以训练您的 AI 模型。 同时,要注意确保 AI 助手的输出符合编程规范和最佳实践,并且能够与您的 OJ 系统进行有效的集成和交互。 您还需要考虑如何对 AI 助手的性能进行评估和优化,以不断提升其服务质量。 希望以上建议对您有所帮助,如果您能提供更多关于您的 OJ 系统和需求的详细信息,我可以为您提供更具针对性的指导。
2024-12-05
你好我想从产品经理转型为AI产品经理,都需要掌握和了解哪些知识
从产品经理转型为 AI 产品经理,您需要掌握和了解以下知识: 1. 算法知识: 理解产品核心技术,了解基本的机器学习算法原理,以便做出更合理的产品决策。 与技术团队有效沟通,减少信息不对称带来的误解。 评估技术可行性,在产品规划阶段做出更准确的判断。 把握产品发展方向,了解算法前沿更好地规划未来。 提升产品竞争力,发现独特优势并提出创新特性。 提升数据分析能力,处理和分析相关数据。 2. 市场与层级: 入门级:通过开源网站或课程了解 AI 概念,使用并实践应用搭建。 研究级:包括技术研究和商业化研究路径,能根据需求选择解决方案或手搓出 AI 应用验证想法。 落地应用级:有成功落地应用案例并产生商业化价值。 3. 岗位技能要求: 本科及以上学历,计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理,具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目,如 Prompt 设计平台化和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering,包括常见的 Prompt 优化策略。 对数据驱动的决策有深入理解,能基于数据分析做决策。 具有创新思维,能基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域有强烈好奇心并付诸实践。 对 AIGC 领域有深入理解与实际工作经验,关注前沿技术。 具备一定的编程和算法研究能力,能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础,熟练使用 Python、Git 等工具。 总之,对 AI 产品经理的要求是懂得技术框架,对技术边界有认知,关注场景、痛点和价值。
2024-12-03
你好,我是一名AI零基础者,想要学习使用AI,怎么开始?有什么学习方法路径?怎么学?
对于零基础想要学习 AI 的您,以下是一些建议和学习路径: 1. 了解 AI 基本概念: 建议阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念。了解人工智能是什么,其主要分支(如机器学习、深度学习、自然语言处理等)以及它们之间的联系。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前应用和未来发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,您能找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台(如 Coursera、edX、Udacity)上的课程,按照自己的节奏学习,还有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛(比如图像、音乐、视频等),您可以根据自己的兴趣选择特定模块进行深入学习。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出您的作品。 知识库中有很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎您实践后也进行分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人,了解它们的工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 如果您是中学生想要学习 AI,可以参考以下建议: 1. 从编程语言入手学习: 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台,如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识: 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目: 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题,培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态: 关注 AI 领域的权威媒体和学者,了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 总之,无论是零基础还是中学生,学习 AI 都需要从基础概念入手,选择适合自己的学习路径和方向,通过实践和体验不断巩固和提升。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-03
你好,什么事comfyui LLM party
ComfyUI LLM Party 相关内容如下: 作为 ComfyUI 插件的开发者,主要目的是讲解 LLM(大语言模型)与 ComfyUI 结合的基础、进阶和高阶用法,个人将 ComfyUI 中 LLM 应用粗略分为四大类:文本方面(提示词扩写、润色、对话)、图像视觉方面(图像提示词反推、OCR、LoRA 训练集图像打标)、LLM Agent(工具调用、长期/短期记忆、本地/API 大语言模型调用、封装 ComfyUI 工作流等)、其他独立于这些之外的 LLM 节点或功能。 对于 ComfyUI 和 ComfyUI LLM Party 的下载: 如果是 AI 绘图工作者,对 ComfyUI 不陌生。若未接触过,可在 GitHub 上拉取项目,或在 B 站下载整合包,如秋叶大佬的绘世整合包或者只剩一瓶辣椒酱的铁锅炖整合包。 ComfyUI LLM Party 是以 ComfyUI 作为前端的节点库,用于 LLM 智能体以及 LLM 工作流的无代码开发,功能类似于 coze、dify、flowise 等,与 ComfyUI 生态下的绝大部分节点相辅相成,有着无缝接入 SD 图像流的特色。可通过以下方法安装: 方法一:在中搜索 comfyui_LLM_party,一键安装,然后重启 comfyui。 方法二:导航到 ComfyUI 根文件夹中的 custom_nodes 子文件夹,使用克隆此存储库 git clone https://github.com/heshengtao/comfyui_LLM_party.git 。
2024-11-22
你好我需要一个AI对话总结撰写文字的AI,要求必须超长文本理解,文笔很棒
以下为您推荐两款具备超长文本理解能力且文笔不错的 AI 对话产品: 1. Kimi: 显著特点是拥有超长上下文能力,最初支持 20 万字上下文,现已提升至 200 万字。对于处理长文本或大量信息的任务具有巨大优势,能帮助从事文案工作、处理大量文字或文件的用户更有效地处理和分析信息,提高工作效率,对需要长期记忆或参考大量背景信息的任务尤其有用。 不足之处在于文字生成和语义理解、文字生成质量方面可能不如国内其他产品好,且不支持用户自定义智能体。但仍推荐给刚入门 AI 的朋友。 2. 智谱清言: 其背后的技术源自清华大学研发团队的科研成果转化,模型质量出色。 产品设计对标 ChatGPT,努力打造类似用户体验,是国内首批开放智能体应用的公司之一,在智能体开发和模型优化方面积累了丰富经验和技术,在逻辑推理和处理复杂提示词方面表现出明显优势,处理需要深度思考和分析的任务时表现出色。
2024-10-24
ChatGPT如何训练需要的模型
ChatGPT 的训练模型主要包括以下几个方面: 1. 预训练(Pretrain)阶段:建立模型的能力上限,如确定模型各方面能力的天花板。此阶段跟 GPT3 的方法近似,例如采用 decoderonly 的网络架构,有特定的模型大小、输入窗口大小、单词本大小,见过大量的 tokens,使用大量的原始训练文本。 2. 监督微调(Supervised Finetune,SFT)阶段:让模型学会对话的形式展开,即知道如何按照对话的格式进行交流。 3. 强化学习从人类反馈(Reinforcement Learning from Human Feedback,RLHF)阶段:细分为奖励模型(RM)阶段和强化学习(RL)阶段,能激发模型具备多种能力,包括安全性、推理能力和稳定性等。 训练方式主要是通过材料学习,不断形成模型。其本质功能是“单字接龙”,通过自回归生成的方式,将生成的下一个词与之前的上文组合,不断重复生成任意长的下文。训练的目的不是记忆,而是学习提问和回答的通用规律,实现举一反三,即泛化。学习材料用于调整模型,得到通用模型,以处理未被数据库记忆的情况。ChatGPT 不是搜索引擎的升级版,搜索引擎无法给出未被数据库记忆的信息,而 ChatGPT 作为生成模型可以创造不存在的文本,但可能存在混淆记忆、无法直接查看和更新所学、高度依赖学习材料以及缺乏及时性和准确性等缺点。
2024-12-24
如何训练模型
训练模型的方法有多种,以下为您介绍几种常见的训练模型方式: 1. 用 SD 训练一套贴纸 LoRA 模型: 原始形象:MJ 初步产出符合设计想法的贴纸原始形象。 二次加工:完成贴纸的白色边线等细节加工。 处理素材:给训练集图片打 tag,修改 tag。 训练模型:将上述处理好的数据集做成训练集,进行训练。 2. 基于百川大模型训练虚拟专家: 选择 Baichuan27BChat 模型作为底模,配置模型本地路径,配置提示模板。 在 Train 页面里,选择 sft 训练方式,加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。 学习率和训练轮次非常重要,根据自己的数据集大小和收敛情况来设置。 使用 FlashAttention2 可减少显存需求,加速训练速度。 显存小的朋友可以减少 batch size 和开启量化训练,内置的 QLora 训练方式非常好用。 需要用到 xformers 的依赖。 显存占用 20G 左右,耐心等待一段时间。 3. 使用编码器解码器架构构建诗歌生成器: 在训练模型之前,需要一个损失函数,由于本质上是一个多类分类问题,损失将是稀疏的分类交叉熵损失,配置从 logits 计算的损失。 有了损失后编译模型,将损失和优化器联系在一起。 选择训练的时期,一个时期是对数据集的完整传递,进行多次训练,并提供回调以确保在训练期间保存权重。 从实际的字符串中提取字符序列,使用 TensorFlow 的 TF 字符串 Unicode 拆分功能。 将字符序列转化为数字,使用 TF Keras 层中的 StringLookup 函数将每个字符映射到给定的 ID,也可使用同一层的 StringLookup 函数获得反向映射。 将处理后的数据作为神经网络的训练数据集,使用 TF Data Dataset API。
2024-12-24
我想找一个关于建筑三维模型渲染的ai网站
以下为一些关于建筑三维模型渲染的 AI 网站: 1. 3dfy.ai:这是一家专注于将稀疏数据转化为逼真三维世界的公司。其领导团队由计算成像领域资深专家组成,拥有近四十年综合专业知识。适用于数字内容创作者、艺术家、游戏开发者、动画制作人、教育和培训行业专业人士、医疗行业以及建筑和工程领域等。 2. HDAidMaster:云端工具,在建筑设计、室内设计和景观设计领域表现出色,搭载自主训练的建筑大模型 ArchiMaster。 3. Maket.ai:主要面向住宅行业,在户型设计和室内软装设计方面有探索。 4. ARCHITEChTURES:AI 驱动的三维建筑设计软件,在住宅设计早期阶段可引入相关标准和规范。 5. Fast AI 人工智能审图平台:形成全自动智能审图流程,实现数据汇总与管理。 但需注意,每个工具都有其特定应用场景和功能,建议您根据自身具体需求选择合适的工具。
2024-12-24
在使用sys prompt时为什么要为模型定义角色
在使用系统提示词(sys prompt)为模型定义角色具有以下重要性: 1. 符合特定应用场景:通过定义角色,使模型的行为和输出更符合具体的应用需求,例如让模型作为历史顾问回答历史问题,或作为技术专家解决技术难题。 2. 明确任务和风格:不仅可以指定具体的人物角色,还能设定一种交流风格,如正式、幽默、友好等。 3. 引导模型行为和输出:为模型提供固定的模板,确保其输出与期望和工作流的需求保持一致。 4. 优化用户体验:ChatGPT 有默认的“一个乐于助人的助手”角色,可通过修改系统提示词来满足更个性化的需求。 然而,也有观点认为不需要过度依赖角色扮演类的提示词。关键是要非常具体地描述出模型所在的使用环境,提供足够详细的信息,以避免模型未按预期完成任务。提示词最重要的是表达清晰准确。
2024-12-24
目前AI大模型有多少个比较知名的
目前比较知名的 AI 大模型有: 北京企业机构: 百度(文心一言):https://wenxin.baidu.com 抖音(云雀大模型):https://www.doubao.com 智谱 AI(GLM 大模型):https://chatglm.cn 中科院(紫东太初大模型):https://xihe.mindspore.cn 百川智能(百川大模型):https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构: 商汤(日日新大模型):https://www.sensetime.com/ MiniMax(ABAB 大模型):https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室(书生通用大模型):https://internai.org.cn 大模型的特点和架构: 架构方面: encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务,例如分类和情感分析,最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是 Google 的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务,目前耳熟能详的 AI 助手基本都来自此类架构。 大模型的优势在于: 预训练数据非常大,往往来自于互联网上,包括论文、代码、公开网页等,最先进的大模型一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多,Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 大模型比较火的应用场景: 文本生成和内容创作:撰写文章、生成新闻报道、创作诗歌和故事等。 聊天机器人和虚拟助手:提供客户服务、日常任务提醒和信息咨询等服务。 编程和代码辅助:代码自动补全、bug 修复和代码解释。 翻译和跨语言通信:促进不同语言背景的用户之间的沟通和信息共享。 情感分析和意见挖掘:为市场研究和产品改进提供数据支持。 教育和学习辅助:创建个性化的学习材料、自动回答学生问题和提供语言学习支持。 图像和视频生成:如 DALLE 等模型可以根据文本描述生成相应的图像,未来可能扩展到视频内容的生成。 游戏开发和互动体验:创建游戏中的角色对话、故事情节生成和增强玩家的沉浸式体验。 医疗和健康咨询:提供初步的健康建议和医疗信息查询服务。 法律和合规咨询:帮助解读法律文件,提供合规建议,降低法律服务的门槛。 需要注意的是,随着大模型的普及,也需要关注其在隐私、安全和伦理方面的挑战。
2024-12-24
如果我现在想用claude但是无法登陆,有哪几种可以体验到claude模型的方式
以下是几种可以体验到 Claude 模型的方式: 1. 通过:这是一个优秀的 AI 助手工具,付费后可使用 Claude 3.5 sonnet、ChatGPT4O 等顶级大模型。 2. 访问:Claude 官方原版,注册后可每日限额免费体验,但存在较高的封号风险。 3. 还可以通过 Cursor、Windsurf 等 AI 编程产品,调用 Claude AI API,但不支持 Artifacts 这种即时预览的使用方式,需要单独保存代码文件后查看。不过好处是,可以用 MD、CSV 等格式的文件,存储提示词、更新记录和 AI 交互数据。 Claude AI 是一款由 Anthropic 公司开发的 AI 助手,是基于自然语言处理技术和人工智能算法的聊天机器人。以开创性计算机科学家克劳德·香农(Claude Shannon)的名字命名,利用先进的机器学习技术、自然语言处理和深度学习算法,为各种应用提供支持。 Anthropic 发布了 Claude 3 模型,该模型更擅长遵循复杂的多步指令,特别擅长遵循品牌语调和响应指南,并开发用户可以信任的客户体验。此外,Claude 3 模型更擅长生成流行的结构化输出,如 JSON 格式。Opus 和 Sonnet 现已可在 API 中使用,该 API 现已普遍可用,使开发人员能够立即注册并开始使用这些模型。Haiku 将很快可用。现在可以在上使用新的 Claude 3 模型。 要注册 Claude.ai,可以按照以下步骤进行: 1. 访问 Claude 的官方网站。 2. 点击注册或登录界面中的“Sign Up”或“Continue with email”选项。 3. 填写邮箱地址并设置密码,然后提交表单。 4. 系统会向邮箱发送一封验证邮件,打开邮件并使用其中的验证码来完成邮箱验证。 如果在注册过程中遇到需要海外手机号接收验证码的问题,可能的解决方案有: 1. 使用虚拟海外号服务,如 SMSActivate、SMSPool 等,购买一个海外虚拟手机号来接收 Claude 的验证码。 2. 借助第三方服务网站如 uiuihao.com 完成注册 Claude 账号。 3. 如果有海外朋友,可以请他们帮忙接收验证码,并将验证码告知。 完成注册后,如果希望升级到 Claude Pro 版本以获取更强大的功能和更高的 API 调用限额,需要填写支付信息并选择一个合适的订阅计划。值得注意的是,订阅 Claude Pro 可能需要使用海外支付方式。请注意,Claude.ai 目前处于公开测试阶段,未付费用户使用平台可能会受到一些限制。如果在注册过程中遇到任何问题,可以参考其他用户分享的详细注册教程和解决策略。
2024-12-23