depay虚拟卡支付不了 depay虚拟卡怎么注销
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OpenAI官方不支持中国内地借记卡、信用卡给ChatGPT Plus以及ChatGPT API支付，但是可以借助Depay虚拟卡。下面这篇，去外服小编就来详细介绍一下Depay卡，以及如何用它充值的USDT来绑定微信，支付【【微信】】以及日常小额消费。
一、什么是Depay
Depay是发行VISA和Master卡的数字货币钱包，支持USDT充值到VISA卡和Master卡，使用Depay可在世界范围内消费，绑定支付宝微信【【微信】】等支付工具，让你直接可用消费USDT，用USDT即可进行日常开销，对于币圈人士，避免OTC风险。
Depay的安全性不用特别担心，Depay持有美国MSB牌照（不清楚MSB的可以去百度下），并接受Fincen(金融犯罪执法局)的合规监管。Depay采用了多重签名冷钱包技术，资产收到离线保护。
二、Depay使用场景
当前，Depay已经上架海外苹果商店，可以使用海外Apple ID下载。如果是安卓就比较简单，可以直接下载。 Depay的使用场景有：
1、Depay Master Visa卡支持绑定支付宝、微信支付、美团外卖、拼多多、Paypal(国区、美区、港区)、天猫国际版等。
2、支持Stripe商户、google play商店、YouTube premium、Paypal商户、美区苹果商店、和支持非3DS卡的电商网站。
3、支持国内苹果官网直接绑卡购买iPhone和Mac，可能会打电话问询，直接说即可。
4、暂不支持苹果支付APPLE PAY和谷歌PAY。
5、所有等级的卡（Lite、标准、高级、白金、黑金）都满足以上场景
三、Depay日常使用建议
1、支付宝：适合线下被扫描抢扫，也可以自己扫商家二维码使用，日常线下买菜几乎适合所有的商家（注意不要频繁扫商家支付大额），超过200元需要支付3%手续费（支付宝收的不是Depay收）；
2、微信：适合在京东购物，平多多购物，没有额外手续，线下二维码商家基本不支持（测试罗森便利店，永辉超市支持）；
3、美团，适合点外卖，随便点；如果提示暂不支持该银行，直接选择，进行下一步输入过期日期和CVV，就支持了。
4、京东、拼多多、淘宝 在购买部分虚拟商品和海外商品时 不支持此卡支付；
5、淘宝上和拼多多直接绑卡消费，无论多少金额都要收3%手续费；
四、Depay如何绑定支付宝、美团、微信支付
1、先往卡里充钱再绑定！先充钱再绑定！先充钱再绑定！
2、绑定支付宝跟添加其他银行卡一样，输入卡号，过期日期（月/年）、CVV即可。
3、绑定微信支付跟添加其他银行卡一样，输入卡号，过期日期（月/年）、CVV即可。
4、绑定美团支付，先绑定国内一张银行卡，关闭美团急速支付，然后下订单时候付款时候，切换付款方式，选择国际卡支付，添加Depay的卡片号码信息即可每次点外卖时候需要输入CVV验证。
5、账单地址全部填写国内实际地址即可。
6、可以绑定美区AppStore，如果绑定不了切换美国IP在尝试一下，账单地址填写美国的最好，还是不行的话联系苹果官方客服，声明这个是美国虚拟卡。
7、不建议去绑定土区任何东西白嫖，土区一律发现一律风控。apple ID号都可能没了。
另外，充了USDT，绑定支付宝消费，目前还免【【微信】】d手续费，这点确实不错。
五、Depay绑定支付宝微信失败，或者使用时候失败怎么办？
1、支付宝绑定失败，或者支付失败，请点击解除风控教程，上传Depay APP首页截图。
2、微信绑定失败，或者支付失败怎么办，找到微信客服进行申诉，一般也是上传Depay APP首页截图解决（注意文字说明Depay APP截图上有你个人的拼音名字,客服有时候看不到）,一直申诉不行，一直给差评，直到有客服打你电话或者你自己去打微信客服电话95017，说清楚这个是你的卡，有你的名字。
六、为什么会风控，怎么避免风控？
1、这个是海外银行卡，国内支付工具一开始就把风险等级提高；
2、绑定成功的第一笔消费不能消费虚拟产品，比如充值手机话费；
3、可以在大商家内消费，比如KFC，肯德基微信小程序消费；
4、不能一来直接刷大额，或者超过卡片余额的超额消费；
5、支付宝和微信慢慢正常使用养卡，单次消费金额会越来越大。
6、先充值再使用，可以省去很多麻烦，钱不够去刷触发商家风控后，以后你再充值可能都用不了了。
7、美团无法支付？美团找客服解决，话术是：我自己的虚拟卡，我朋友都可以用。
8、所有的解决风控问题，都是明确这是虚拟卡，这是你本人的，不是盗刷的，理直气壮一点。
这里提供一张支付宝、微信风控找客服的流程图——
七、Master卡和Visa卡有什么区别吗？
大部分商家都一样支持，只是费率不一样，费率如下
八、其他注意事项
1. 不要向任何人暴露你的卡号，一些地方可以直接使用卡号小额消费，不验证CVV
2. 支持【【微信】】会员扣费，需要你的支付环境，IP要原生IP，如果不行开无痕模式切换IP多试几次
3. 往Depay充值，要大于5U，少于5U不到账，到账时间大概5分钟~10分钟
4. 绑卡时候，国内的应用填自己的国内地址；国外的应用，搜索找个海外的地址。
好了，以上就是“Depay虚拟卡使用场景和使用建议（开通【【微信】】“必备用品”）”的全部内容，如果想详细了解Depay虚拟卡开通CPT PLUS详细步骤可以点击这个》,感谢大家观看！！
Chatgpt：原理、公式和代码，从基础走近chatgpt
chatgpt官网,chatgpt下载,chatgpt是什么意思,chatgpt怎么读| 出chatgpt独享账号！内含5美元！仅需38元/个！独享永久使用！点击购买！有些东西过时了就是过时了；有些东西看起来过时，实际上却没有；有些东西看起来风风火火，但其实早就在下山了。 风风火火的chatGPT出来有一阵子了，本文主要是从基础的语言模型开始回顾一下原理，理解一下和chatgpt的异同，也讨论一下他的应用和影响。相比之前的bert，这次看到学术/工业界对其的原理分析都较少，但投资界很热闹，有趣。本文从原理（Openai、google、prompt、LLM、chat和chatgpt）、复现、应用三大方向进行介绍，侧重前两者，毕竟应用我看市面上有很多分析，我就不献丑了。 本文试图用最简单的十多行代码来教读者仿造一个chatgpt...市场上那么多的盗版，也未必不是本文中的版本 。 原理简单理解，ChatGPT的原理就是极其强大的语言模型作为打底（GPT系列），加上为“CHAT”而训练，平滑的多语种交互，造就了今天的chatGPT。下面的解释顺序为，语言模型，OpenAI（GPT），【【微信】】（BERT还是盛极一时）、ChatGPT（看看它怎么出来的）。 语言模型定义：A language model learns to predict the probability of a se【【微信】】. Language models tell us P( ~w)=P(w1 . . . wn): How likely to occur is this se【【微信】】? Roughly: Is this se【【微信】】 a “good” one in my language?语言模型就是告诉我们一句话是不是人话。语言模型的学习有一个特点，就是它本质上不需要标注数据。只要有大量的文本即可。所谓学习目标都是自行合理构造的。 语言模型的分类技术原理 Statistical Language Models: These models use traditional statistical techni【【微信】】, Hidden Markov Models (HMM) and certain linguistic rules to learn the probability distribution of words。主要是使用传统的统计技术， N-Gram， HMM以及部分语言学规则来学习序列的概率分布。Neural Language Models: These are new players in the NLP town and use different kinds of Neural Networks to model language。主要是使用NN来学习序列的概率分布。以学习目标分类（参考自XLnet：https://arxiv.org/pdf/1906.08237.pdf） Autoregressi【【微信】】：当前我们可以以GPT为代表。AR language modelling seeks to estimate the probability distribution of a text corpus with an autoregressi【【微信】】. Specifically, given a text sequence x=(x_1, ・ ・ ・ , x_T ), AR language modelling factorizes the likelihood of a forward product p(x)=\prod_{t=1}^Tp(x_t|x_{p(x)=\prod_T^{t=1}p(x_t|x_{>t}). A parametric model (e.g. a neural network) is trained to model each conditional distribution and finally, we can get joint distribution. Autoencoder Language Models：以BERT为代表。In comparison, AE based pretraining does not perform explicit density estimation but instead aims to reconstruct the original data from corrupted input. A notable example is BERT [10], which has been the state-of-the-art pretraining approach. Gi【【微信】】ence, a certain portion of tokens are replaced by a special symbol [MASK], and the model is trained to reco【【微信】】 from the corrupted version. since the predicted tokens are masked in the input, BERT is not able to model the joint probability using the product rule as in AR language modelling. In other words, BERT assumes the predicted tokens are independent of each other gi【【微信】】, which is oversimplified as high-order, long-range dependency is pre【【微信】】age上述描述中，我们看到两种学习目标会有变化， AE在学习如何重构输入，AR本质上就在建模联合概率。对应到下游任务的时候， AE在分类系列任务中的表现就相对好，且容易学会； AR由于其单向的特点，对于很多需要双向信息的下游任务来说，想要达到同样的效果，学习难度会变高，但也由于这一点其可以支持序列生成。（思考典型的工作， MT的编码尽管可以变花样，但解码/生成过程也是单向的） 题外话：从BERT-ALBERT/Roberta；GPT-GPT3 其实我们都看到，本身有一个很重要的研究方向就是怎么样才能让模型在更多的数据上进行训练，从而收获更多知识以得到更好的效果。从左往右的生成具有速度上的问题，可以参见https://arxiv.org/pdf/2205.07459.pdf 字节跳动DA-transformer在生成上做到了加速。尝试建立一个N-gram语言模型新的技术是很好，但如果直接应用有个坏处，就是对问题的定义不够直观。旧的传统的技术虽然“落伍”，但是它对问题的定义和解释是很直观基础的。非常intuitive。给定一句话： “I lo【【微信】】.”N表示我们在建模的时候要看几个单词，unigram（1-gram）表示一次就看一个单词，2-gram (or bigram)表示一次看两个，以此类推。 Unigram: probability estimated from word fre【【微信】】: x_i depends only on x_{i?1 }Trigram: x_i depends only on x_{i?2}, x_{i?1 }unigram： 最简单最直接的一种建模思路，我们直接统计每个词出现的频率，然后作为概率来计算。 p(w)=\prod_{t=1}^np(w_i) 这带来的问题是：P（我爱你）=P（你爱我）所以直觉上，我们可以认为词序是有意义的。所以就有了Bigram和Trigram，即n-gram Bigram/Trigram N-gram语言模型学习的目标是给定一个条件（前序word(s)），给出后面接不同词语的概率（链式法则）。p(w1...ws)=p(w1) . p(w2 | w1) . p(w3 | w1 w2) . p(w4 | w1 w2 w3) ..... p(wn | w1...wn-1)由于计算复杂，所以我们简化问题（马尔可夫假设），对n-gram来说，条件仅考虑前n个单词，有如下定义：p(wk | w1...wk-1)=p(wk | wk-n, wk-1), n=r: text.append(word) break # 所谓标记符号 【【微信】】[-2:]==[None, None]: sentence_finished=True print (''.join([t for t in text if t]))神经语言模型 NPLMhttps://jmlr.org/papers/【【微信】】/bengio03a/bengio03a.pdf； A Neural Probabilistic Language Model是bengio在03年左右提出的模型，其利用NN学习了概率语言模型，本身是在优化n-gram的学习问题：propose to fight the curse of dimensionality by learning a distributed representation for words。学习目标依然是给定前序序列预估当前单词。论文中特别提到了 Training such large models (with millions of parameters) within a reasonable time is itself a significant challenge。从这个时候开始，神经网络逐渐进入了NLP任务的解决方案中。 其思路很简单，和上面提到的n-gram一致，只是引入了NN。由于NN这两年烂大街，所以细节大家都清楚，我们可以看一下基础的代码如何 import numpy as np import pandas as pd from keras.utils import to_categorical from keras_preprocessing.se【【微信】】ences from keras.models import Se【【微信】】.layers import LSTM, Dense, GRU, Embedding from keras.callbacks import EarlyStopping, ModelCheckpoint import re def text_cleaner(text): # 小写 newString=text.lower() # 去掉标点符合，仅保留26个字母 newString=re.sub("[^a-zA-Z]", " ", newString) # 去掉太短的单词（〉=3 long_words=[] # remove short word for i in newString.split(): if len(i)>=3: long_words.append(i) return (" ".join(long_words)).strip() # preprocess the text data_new=text_cleaner(data_text) # 建模方法，我们用30个char作为context，然后要求模型来预估下一个char def create_seq(text): length=30 sequences=list() for i in range(length, len(text)): # select sequence of tokens seq=text[i-length:i+1] # store sequences.append(seq) print('【【微信】】: %d' % len(sequences)) return sequences # create sequences sequences=create_seq(data_new) # 建立一个map，将char和idx关联起来 chars=sorted(list(set(data_new))) mapping=dict((char, idx) for idx, char in enumerate(chars)) def encode_seq(seq): encoded_se【【微信】】t=list() for line in seq: # integer encode line encoded_seq=[mapping[char] for char in line] # store encoded_se【【微信】】t.append(encoded_seq) return encoded_se【【微信】】t # encode the se【【微信】】e【【微信】】eq(sequences) # define model model=Se【【微信】】() model.add(Embedding(vocab, 50, 【【微信】】=30, trainable=True)) model.add(GRU(150, recurrent_dropout=0.1, dropout=0.1)) model.add(Dense(vocab, 【【微信】】='softmax')) print(model.summary()) # compile the model model.compile(loss='categorical_crossentropy', metrics=['acc'], optimizer='adam') # fit the model model.fit(X_tr, y_tr, epochs=2, 【【微信】】=2, validation_data=(X_val, y_val)) # 【【微信】】 # generate a se【【微信】】th a language model def generate_seq(model, mapping, se【【微信】】, seed_text, n_chars): input_text=seed_text # generate a fixed number of characters for _ in range(n_chars): # encode the characters as integers encoded=[mapping[char] for char in input_text] # truncate se【【微信】】h encoded=pad_sequences([encoded], maxlen=se【【微信】】, truncating='pre') print(encoded) # predict character # yhat=model.predict_classes(encoded, 【【微信】】=1) predict_x=model.predict(encoded) yhat=np.argmax(predict_x,axis=1) # re【【微信】】cter out_char='' for char, index in mapping.items(): if index==yhat: out_char=char break # append to input input_text +=char return input_text input_string='large armis of' print(len(input_string)) print(generate_seq(model, mapping, 30, input_string.lower(), 15))其实在这篇论文之前就已经出现了word的表示学习研究与利用NN进行LM的学习相关的工作，但是由于算力以及基于统计的NLP研究在当时取得的比较大的优势，也导致这方面的工作所起到的作用没有那么火热。 Word Embedding： 和上面的NPLM类似，只是将其中的word embedding作为重点抽了出来进行学习。不仅是基于上文预估next word，也开始想要基于上下文预估中间，或者基于中间预估上下文来更好的学习到一个word表示。Word2vec： (【【微信】】. 2013) is a framework for learning word 【【微信】】。2013年w2v火了之后，词向量的学习训练成为了当时NLPer的一个研究方向。这个时候有一个特点，就是它在火中，但由于其仅仅可以作为一种分布式表示（训练手段），并不能直接对什么任务起到革命性的进展，且语言有其解释性的问题，所以还没有完全火起来，我想这个也是一种阻碍NN在NLP上的发展没有像图像那边发展那么快的原因吧。此时词向量有一个特点，就是它是一个固定的词表，其学习方式主要还是一种基于上下文来获取一种对当前词的向量表示。这个学习有一个问题，即希望用一个向量来表示一个词语的“意思”。所以人们就各显神通，觉得维度越高，数据越多，预估词语的时候借助的上下文越长（双向，RNN->LSTM->GRU etc.），自然这个向量可以表达的意思就越多。某种程度上是对的，但怎么才能在使用这个向量的时候让这个向量表达出一个恰当的意思呢？ ELMO Deep contextualized word representation论文提出了ELMO（Embedding from Language Models）https://arxiv.org/abs/1802.05365 【【微信】】两阶段：预训练+finetuneELMO的思想是：单词的we是提前学好的，但是在使用的时候不直接用这个we，而是根据目标单词的上下文来获取一个调整后的we。训练的阶段在当前看来没什么特别，bi-LSTM训练。在具体使用的时候，没有直接使用查词表获取word vector来给下游任务使用，而是利用一个训练好的网络，freeze 参数，需要重新将句子输入到网络中，然后再输出最后的embedding（网络设计是多层，多层embeeding最后加权和，不同类型的embedding学习的内容不同）。基于这个embedding再输入到下游任务中。这个工作其实和bert很相似，但是他没有用transformer，在特征提取上要弱。另外就是它在使用上不如bert那么立竿见影和清晰。看起来是词向量的进阶版，有点临门差一脚的意思。ELMO和GPT相比Bert来说，其实各有千秋，但bert有非常关键的两个点：google出品 + 使用清晰方便。PR加上强大的生态一下子就讲bert的使用研究明白了，加上bert应对的偏判别的任务也是工业界和学术界热烈研究的，这也非常合理。相对GPT擅长的生成任务，由于没有特别好的应用场景，就会吃亏了。ELMO、GPT和Bert基本属于同期工作，被bert吊打之后，很多人也就不会关注另外两个了。 重要参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 https://【【微信】】.com/analytics-【【微信】】-comprehensive-guide-to-build-your-own-language-model-in-python-5141b3917d6d到这里为止可以说NLP-DL的“上一个时代”就结束了，因为后面出现的就是GPT和BERT系列的工作，他们会用到很多之前就提出的idea，主流的工作也是BERT的变种、trans的变种、bert的新应用。还有轻量化，zero/few-shot学习等。尽管基础的任务依然存在，但很多工作逐渐有陪跑的趋势。OpenAI工作从GPT3开始国内follow的趋势就开始下降 GPT系列GPT1-3 Generati【【微信】】： Improving Language Understanding by Generati【【微信】】-2: Language Models are Unsuper【【微信】】rsGPT-3: https://arxiv.org/pdf/2005.14165.【【微信】】就是上述NPLM的一个进阶版，在网络模型设计上完全不同，这个细节这里忽略（大致就是下图，trans，LN，Multi-attention等），但学习目标一致。训练到使用采用两阶段，与bert完全一致。它在下游任务应用的时候，和bert是一样的，都是将原始的model进行finetune，然后根据不同的下游任务进行输入输出（层）的构造。 GPT-2相比1的变化很小，见论文2.3最后几句话，在摘要中就这样说了一句话“These findings suggest a promising path towards building language processing systems which learn to perform tasks from their naturally occurring demonstrations.” 表明了当前人类世界的资料只要足够，理论上就可以cover很多NLP的经典下游任务。相比1主要的改进点如下： 预训练阶段增加模型size，增加（高质量）数据规模：用更多的训练数据来做预训练，更大的模型，更多的参数，意味着更高的模型容量二阶段：下游任务不需要finetune，直接预估。在部分任务上获得了SOTA。“We demonstrate this approach shows potential by highlighting the ability of language models to perform a wide range of tasks in a zero-shot setting”这里隐含的一个现象就是这个可以直接作为SAAS使用，下游不需要做任何改动和了解。这一点就预示了GPT-3和chatgpt的当前。模型结构不是最重要的，重要的是其不断的努力就是想要这个成为一个服务。GPT-3在2的模型架构不变的情况下，还是在不断的扩大模型大小，数据量以及数据多样性（除了参考了Sparse Transformer），同时重点探索了怎么才能更好的利用这个模型，在下游任务取得更好的结果。 GPT3是一个非常大的实验报告，里面有详细的实验设置和在不同任务上的比较。尽管没有开源，但“理论上”我们知道它大体是怎么做的。下面是两个非常棒的解读，不过里面有一点在当前看可以说GPT坚持AR是为了更好的生成结果，而不是没想到： https://zhuanlan.zhihu.com/p/49271699 截止到【【微信】】://zhuanlan.zhihu.com/p/56865533 对【【微信】】本文主要解决的是一个模型输出与人类期望之间不匹配的问题，解决方法则是将人类的反馈引入到模型训练中，并基于用户给的反馈训练一个reward模型来降低对数据的需求，提升可行性。所谓的instruct主要指的就是人类给出的反馈。 “ For example, large language models can generate outputs that are untruthful, toxic, or simply not helpful to the user. In other words, these models are not aligned with their users.基于现有数据，训练得到GPT-3；然后利用已经开放的API中收集到的prompt data中的一部分，加上人工生成想要的输出结果，对GPT3进行finetune。让模型基于给定的prompt输出一堆结果，让人类对结果进行排序，然后训练一个reward model，学习知道什么样的结果是好的。其作用是对prompt和output这样的组合进行打分，找到和prompt最契合的结果。最后，继续利用prompt中的数据，让GPT3生成答案，对应让RM进行打分，接着基于PPO对GPT3进行优化。PPO：https://zhuanlan.zhihu.com/p/468828804 【【微信】】工作从T5开始，国内follow的趋势就开始下降。这里列一下经典工作以及影响。 Transformer基于seq2seq的框架，引入transformer这个特征提取器（直到现在依然dominate），在NMT上取到SOTA。 BERT基于trans，（或许也有elmo和gpt，毕竟时间差不多，不好说），仅使用encoder部分，进行自监督学习，以pret 版权声明：除非特别标注原创，其它均来自互联网，转载时请以链接形式注明文章出处。
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