前面我们介绍过几款构建本地知识库的开源项目，其原理还是基于本地文件构建向量数据库的方式，通过调用现有GPT语言模型的能力做向量相似计算，对于希望基于GPT语言模型的能力构建自己的APP应用或者集成到现有产品中去实际上会非常方便，具有一定的市场空间。
然后，对于一些涉密或者Security等级比较高的单位或者企业，希望在保证数据安全性的前提下，也能享受大语言模型带来的红利，构建企业级本地私有化模型，基于此构建自己的GPT产品或者聊天机器人、智能客户等等
在经过了一系列的选型，尝试，对比之后，像LLaMa和GPT4ALL之类的开源模型目前对中文的支持不不够友好，另外参数量也比较小，最终发现清华大学开源的一款ChatGPT-6B模型，最关键的问题，对中文支持比较友好，也可以上传数据集自己进行模型微调，最重要的是可以支持在消费级的显卡上运行，当然了，要是实际使用还是建议选择一台具备AI算力的服务器来部署，显存至少25G以上，在没有服务器的条件下，建议使用Colab，并启用GPUA。
二、产品介绍2.1、GLM：预训练模型GLM的出发点是将3种主流的预训练模型进行统一：
GPT的训练目标是从左到右的文本生成
BERT的训练目标是对文本进行随机掩码，然后预测被掩码的词
T5则是接受一段文本，从左到右的生成另一段文本
2.2、开源GLM系列GLMGithubPaper
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