添加较成熟的开源微调项目ChatGLM-Efficient-Tuning

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对 ChatGLM-6B 进行微调的开源项目: 对 ChatGLM-6B 进行微调的开源项目:
* [InstructGLM](https://github.com/yanqiangmiffy/InstructGLM)基于ChatGLM-6B进行指令学习汇总开源中英文指令数据基于Lora进行指令数据微调开放了Alpaca、Belle微调后的Lora权重修复web_demo重复问题 * [InstructGLM](https://github.com/yanqiangmiffy/InstructGLM)基于ChatGLM-6B进行指令学习汇总开源中英文指令数据基于Lora进行指令数据微调开放了Alpaca、Belle微调后的Lora权重修复web_demo重复问题
* [ChatGLM-Efficient-Tuning](https://github.com/hiyouga/ChatGLM-Efficient-Tuning)基于ChatGLM-6B模型进行定制化微调汇总10余种指令数据集和3种微调方案实现了4/8比特量化和模型权重融合提供微调模型快速部署方法。
* [ChatGLM-Finetuning](https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning)基于ChatGLM-6B模型进行下游具体任务微调涉及Freeze、Lora、P-tuning等并进行实验效果对比。 * [ChatGLM-Finetuning](https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning)基于ChatGLM-6B模型进行下游具体任务微调涉及Freeze、Lora、P-tuning等并进行实验效果对比。
* [ChatGLM-Tuning](https://github.com/mymusise/ChatGLM-Tuning): 基于 LoRA 对 ChatGLM-6B 进行微调。类似的项目还包括 [Humanable ChatGLM/GPT Fine-tuning | ChatGLM 微调](https://github.com/hscspring/hcgf) * [ChatGLM-Tuning](https://github.com/mymusise/ChatGLM-Tuning): 基于 LoRA 对 ChatGLM-6B 进行微调。类似的项目还包括 [Humanable ChatGLM/GPT Fine-tuning | ChatGLM 微调](https://github.com/hscspring/hcgf)
针对 ChatGLM-6B 的教程/文档: 针对 ChatGLM-6B 的教程/文档:
* [Windows部署文档](https://github.com/ZhangErling/ChatGLM-6B/blob/main/deployment_windows.md) * [Windows部署文档](https://github.com/ZhangErling/ChatGLM-6B/blob/main/deployment_windows.md)
* [ChatGLM-6B 的部署与微调教程 @ModelWhale平台](https://www.heywhale.com/mw/project/6436d82948f7da1fee2be59e) * [ChatGLM-6B 的部署与微调教程 @ModelWhale平台](https://www.heywhale.com/mw/project/6436d82948f7da1fee2be59e)