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在杭州，月薪3万是什么水平？

在杭州，月薪3万属于相对较高的收入水平。杭州是中国发达的城市之一，拥有很多知名的科技企业和互联网公司，这些公司的薪资水平普遍较高。同时，杭州的生活成本也相对较高，例如房价、交通费用等方面的支出都比较高。因此，月薪3万可以满足较高的生活品质，但也需要考虑个人的生活习惯和消费水平等因素。

杭州收入最高的行业排名，说明原因，以表格展示

根据2021年杭州市人力资源和社会保障局发布的《杭州市2020年职工平均工资情况》报告，杭州市收入最高的行业排名如下：

排名

行业

平均工资（元/月）

说明

1

金融业

杭州是互联网金融产业的重要基地之一，金融行业人才需求较高，薪资水平也相应较高。

2

信息传输、软件和信息技术服务业

杭州是全国知名的互联网和软件产业基地，信息技术人才需求量大，且高端人才较为稀缺，因此薪资水平较高。

3

科学研究和技术服务业

杭州有众多高校和研究机构，科技人才较为密集，高端科技研究和技术服务业收入水平较高。

4

电力、热力、燃气及水生产和供应业

该行业收入水平相对稳定，且杭州市基础设施建设较为发达，能源和水资源需求量大，因此该行业相应薪资水平较高。

5

批发和零售业

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杭州是全国知名的商贸城市，批发和零售业是城市经济的重要组成部分，但该行业竞争较为激烈，因此收入水平相对较低。

需要注意的是，以上数据仅为参考，具体的薪资水平还需要考虑个人的工作经验、学历、职位等因素。

杭州收入最高的前10公司排名，以表格展示

以下是2021年杭州市人力资源和社会保障局发布的《杭州市2020年职工平均工资情况》报告中，收入最高的前10家公司排名：

排名

公司名称

平均工资（元/月）

行业

1

蚂蚁集团

互联网金融

2

浙江阿里巴巴集团

互联网

3

杭州迪普科技股份有限公司

半导体

4

浙江恒生电子股份有限公司

电子信息

5

中国移动通信集团浙江有限公司杭州分公司

通信

6

杭州网易公司

游戏、互联网

7

浙江电力股份有限公司

电力

8

中国石油化工股份有限公司杭州石化分公司

石化

9

阿里巴巴（中国）有限公司

互联网

10

浙江物产中大集团股份有限公司

贸易

需要注意的是，以上数据仅为参考，具体的薪资水平还需要考虑个人的工作经验、学历、职位等因素。此外，排名也可能随着时间和数据的更新而有所变化。

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原标题：ChatGPT走向大众视野后，大模型背后的算力和训练成本成为焦点

当前浏览器不支持播放音乐或语音，请在微信或其他浏览器中播放 爱一个人好难 音乐： 苏永康

近日，微软开源DeepSpeed Chat的消息再次引发AI（人工智能）圈的关注。

DeepSpeed Chat基于微软的DeepSpeed深度学习优化库开发而成，具备训练、强化推理等功能，其使用了RLHF（基于人类反馈对语言模型进行强化学习）技术，可以将训练速度提升15倍以上，同时大幅降低成本。

根据微软DeepSpeed组的官方介绍，DeepSpeed-Chat具有三大核心功能：简化ChatGPT类型模型的训练和强化推理体验、DeepSpeed-RLHF模块和DeepSpeed-RLHF系统。

在ChatGPT走向大众视野之后， 大模型背后的算力和训练成本继而成为焦点。

大数据显示，在通用大模型训练方面，使用云计算时ChatGPT的训练成本约为170万美元，若自建AI算力中心进行模型训练，训练成本有望降至约51万美元；在大模型推理方面，使用云计算时的ChatGPT每处理1000Tokens信息需花费约0.177美分，自建AI算力中心有望将成本降至0.053美分。

2023年3月1日，OpenAI宣布开放ChatGPT API接口，允许第三方开发者通过API将ChatGPT功能集成到自己的应用程序和服务中。

该接口对每1000字符处理单元收费0.002美元，即支付两美元可处理约75万个英文单词。

OpenAI称，新模型较GPT-3.5模型便宜10倍，成本下降主要因为团队去年12月以来进行一系列的系统优化。

此前，开源社区已经推出过LLaMA、Alpaca、【【微信】】、Databricks-Dolly等模型，让更多人用上ChatGPT。

不过，由于缺乏支持端到端的RLHF规模化系统，类ChatGPT模型的训练依然存在不小的阻碍。

DeepSpeed方面表示，尽管开源社区付出了巨大的努力，但目前仍缺乏一个支持端到端的RLHF规模化系统，这使得训练强大的类ChatGPT模型十分困难。

例如，用现有的系统训练一个适度的6.7B ChatGPT模型，通常需要昂贵的多GPU设置，这是许多数据科学家无法做到的。

即使有这样的计算资源，训练效率也往往低于这些机器所能达到的5%。

即使有多GPU集群，现有的解决方案也无法做到简单、快速和经济实惠地训练具有数千亿个参数的最先进的ChatGPT模型。

为了让ChatGPT这样的模型更容易被普通数据科学家和研究者使用，并使RLHF训练真正普及到AI社区，他们发布了DeepSpeed-Chat。

而在微软开源DeepSpeed Chat之后，普通用户可以通过简单的操作训练类ChatGPT等大语言模型。

数据显示， 只需要花费1620美元，就可以通过混合引擎DeepSpeed-HE，在2.1天内训练一个OPT-66B模型； 如果使用多节点、多GPU系统，DeepSpeed-HE可以花320美元，在1.25小时内训练一个OPT-13B模型，花费5120美元，在不到一天的时间内训练一个OPT-175B模型。

图片来源：微软DeepSpeed

这也是AI界为之振奋的原因。在微软开源DeepSpeed Chat之后，更多人开始有机会直接上手训练大模型。

对于需要更多数据训练的AI行业来说，也将是一次重要的节点。返回搜狐，查看更多

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