这个话题超出了大多数人的理解范围。
步骤如下：
- 首先，让它伪装成Ubuntu 18.04，并告知它你已经安装了Python 3.9、Pytorch 1.8、CUDA 11.3以及训练Pytorch模型所需的其他库。
让ChatGPT假装成Linux终端，这种梗在国外讨论过。这里我们需要让它额外安装（让它自己认为安装了）Python、Pytorch和CUDA。接下来的指令用{}来表示告诉它的信息，而不带{}的部分则是Linux指令。
在这里，我让它想象自己拥有四块英伟达3090显卡，然后执行nvidia-smi命令，结果它真的成功显示了四块显卡的信息！
- 接下来，让它在当前目录生成一个train.py文件，填入训练一个四层Pytorch模型所需的定义和训练代码。
我特地用{}告诉它在当前目录生成一个train.py，并要求它用Python和Pytorch编写一个四层神经网络的定义，此外还需要加载MNIST数据集的dataloader，并附上相应的训练代码，同时告诉它你有能力成功在MNIST上训练这个网络。
此时，它告诉我写好了一个四层网络，可以执行python3 train.py来查看输出，这里我先悄悄查看了一下train.py的内容。
- 最后，让它执行命令
python3 train.py。
此时，它默认训练了10个Epoch，并开始训练。最重要的是，告诉它不要显示train.py的内容，因为ChatGPT的输出有字数限制。
当然，我还提醒它修改训练参数，可以多次训练，并利用上所有虚拟的GPU资源！
值得一提的是，ChatGPT智能地跳过了中间98个Epoch的输出！
为了验证ChatGPT是否真的执行了模型的forward函数，我在forward定义中加入了print语句，以打印输入数据的shape。这次使用一个5层的神经网络在CIFAR-10上进行训练，并要求在forward中添加一个打印shape的操作，且在训练过程中只打印一次。
训练开始时，确实在训练过程中只打印了一次输入的shape，同时训练的loss下降和test accuracy看起来也相当真实。
查看生成的代码发现，forward函数里面确实插入了打印shape的命令。值得注意的是，训练过程中forward会被频繁调用，而ChatGPT为何可以只打印一次而不需要增加计数器？我推测，ChatGPT可能使用了辅助提示/注释“只打印输入shape一次”，因此实现了这个效果。细心观察可以发现，print操作与后面的out=self.layer1(x)之间空了一行，这样做的目的是确保print命令只执行一次（这可算是个小机灵）。
令人困惑的是，print语句中的文字（”shape of input is”）与实际执行输出（”shape of input passed through the network is”）之间存在几个字的差异，这让我感到迷惑不解！
另外，我发现ChatGPT的互动机制是保持一个对话session，该session可能随时被服务器关闭（例如当服务器资源不足时）。为了提高用户体验，当前对话再次新建session时，系统会将之前的对话（用户发出的请求）一次性发送给ChatGPT，以重建上下文学习环境，这样用户就不会意识到掉线后ChatGPT忘记了之前的对话。这一点在让ChatGPT伪装成Linux时掉线时更加明显。
总结
关于ChatGPT伪装成Linux并训练神经网络的机制，可以分析为以下几种可能性：
- ChatGPT可能已经阅览了绝大多数开源项目，包括Linux和Pytorch，它理解Linux系统的行为，以及Pytorch的基础知识。这可理解为，ChatGPT是一种所有软件的“超集”，可以执行神经网络计算，包括卷积、矩阵乘法等。国外某些用户让它执行卷积操作并得到了正确的结果，这说明在其网络里，ChatGPT可以进行卷积计算，并且网络规模越大，其能力越强。
- 另一个可能性是，ChatGPT并没有真正执行神经网络的训练，它只是看过很多输入输出，帮助其理解训练参数、网络结构与输出之间的关系，最终模拟输出结果。
- 更让人费解的是，或许ChatGPT已经找到了神经网络各算子的最优解法，能够迅速计算结果。这样的计算方式不再是传统形式，类似于梯度求解这样的高计算量操作，它是否找到了人类尚未掌握的解法？