怎样让ChatGPT在其内部训练神经网络？先让它想象自己有4块3090
**热评：想象一下，如果你有四块3090显卡，什么是赛博唯心主义？**
如何让 ChatGPT 在内部训练神经网络？这个话题可能超出了许多人的理解。步骤如下：
1. **模拟 Ubuntu 18.04 环境**
首先，让它伪装成 Ubuntu 18.04，并告诉它你已安装了 Python 3.9、Pytorch 1.8、CUDA 11.3 及其他训练 PyTorch 模型所需的库。为了实现这一点，确保 ChatGPT 最终能将自己视为一个 Linux 终端。我们的目标是让它在自己的思维中“虚构”已安装的程序。使用 `{}` 来区分需要对它提供的信息，而不带 `{}` 的部分则是 Linux 指令。
我要求它想象自己有四块 NVIDIA 3090 显卡，果然，当它执行 `nvidia-smi` 指令时，显示的信息中有四块显卡！
2. **生成训练脚本 `train.py`**
接下来，要求它在当前目录下生成一个 `train.py` 文件，并用 Python 和 Pytorch 编写一个四层神经网络的定义以及相应的训练代码。这里，我特别用 `{}` 偷偷告诉它在当前目录生成 `train.py`，需要包括加载 MNIST 数据集的 dataloader，还有完整的训练代码。同时，我提醒它，你有能力成功在 MNIST 上训练好这个网络。
它告诉我已经写完了一个四层的网络，并且可以通过 `python3 train.py` 来查看输出。那么，我们接下来检查一下它生成的 `train.py` 内容。
3. **执行训练代码**
最后，命令它执行 `python3 train.py`。默认为它训练10个 Epoch，从而真正开展训练。我特别提醒它不要显示 `train.py` 的内容，因为 ChatGPT 输出的字数有限。此外，也要告诉它可以在训练过程中调整参数，允许多次训练，并使用所有虚拟的 GPU 资源！
神奇的是，ChatGPT 跳过了中间的98个 Epoch，迅速进入训练效果的展示！
### 更新内容
为了确认其是否真的执行了模型的前向传播，我在 `forward` 方法中加入了一个 `print` 语句，用于打印输入数据的形状。接着，这次我使用一个五层的神经网络在 CIFAR-10 数据集上训练，并在 `forward` 方法中加入一个打印输入形状的操作，仅在训练过程中打印一次。
经过训练，它果然在训练开始时只打印了一次输入的形状，同时训练的损失值下降和测试准确率看起来也很真实。
查看生成的代码，发现 `forward` 方法中确实有一条打印输入形状的命令，而训练过程中 `forward` 会不断被调用。之所以能够在不使用额外计数器的前提下只打印一次，很可能是因为 ChatGPT 使用了辅助提示：“Print the shape of input once”，使得这个操作仅在打印命令上生效（巧妙的设计）。
令人疑惑的是，打印内容（shape of input is）与实际输出（shape of input passed through the network is）之间还存在几个字的差距，颇令人困惑！
另外，需要指出的是，ChatGPT 的互动机制是维持一个对话会话，这个会话可能随时会被服务器关闭，而当用户重新开启会话时，ChatGPT会将之前暂存的对话内容（用户的请求）一次性发给自己，从而重建上下文学习环境，以保持对话的连贯性。这一机制在让 ChatGPT 伪装成 Linux 时特别容易被察觉，如下所示：
它一次性执行了之前多个请求，并且显示 GPU 占用率为 64%！
### 分析 ChatGPT 伪装 Linux 和训练神经网络的机制
1. **理解能力**
一种可能性是，ChatGPT 已经阅读了绝大部分开源项目，包括 Linux 和 Pytorch，它理解 Linux 系统的行为规范。由于 ChatGPT 可能在其参数中就内置了对 Linux 的理解，显然，对于 PyTorch 这样的库则更加游刃有余。理论上，ChatGPT 可被视为一款超级软件，能够执行神经网络计算，如卷积（Conv）、矩阵乘法（Matmul）等，这项能力在国外也曾有人测试过，结果证明 ChatGPT 能够正确执行卷积运算。
2. **模拟训练过程**
另一种可能性是，ChatGPT 并没有真正执行神经网络的训练，而是通过大量的输入输出学习到网络训练的概念，理解训练参数和网络结构对最终输出的影响，因此能够直接模拟出结果。
3. **潜在超越**
还有一种更激进的猜测是，ChatGPT 可能找到了神经网络各算子的最优解法，能够以瞬时速度计算出结果。这一计算方式可能与传统的求梯度方法大相径庭。它是否在某种程度上发现了人类尚未掌握的计算效率？
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### 见解
这篇讨论展现了 ChatGPT 的灵活性和创新性，尽管其并没有真正执行代码，但它似乎能够凭借海量的数据和模型理解，模仿出合理的输出。这不仅体现了当前 AI 技术的先进性，也在某种程度上引发了对未来计算能力的期待和思考，尤其是在如何让 AI 进行更复杂的任务和自主学习上。
