add ChatGLM-6B

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@@ -855,6 +855,7 @@ OpenAI 的 ChatGPT 大型语言模型（LLM）并未开源，这部分收录一
 |[awesome-decentralized-llm](https://github.com/imaurer/awesome-decentralized-llm) |![GitHub Repo stars](https://badgen.net/github/stars/imaurer/awesome-decentralized-llm)|能在本地运行的资源 LLMs。|-|
 |[minGPT](https://github.com/karpathy/minGPT) |![GitHub Repo stars](https://badgen.net/github/stars/karpathy/minGPT)|karpathy大神发布的一个 OpenAI GPT(生成预训练转换器)训练的最小 PyTorch 实现，代码十分简洁明了，适合用于动手学习 GPT 模型。|-|
 |[OpenChatKit](https://github.com/togethercomputer/OpenChatKit) |![GitHub Repo stars](https://badgen.net/github/stars/togethercomputer/OpenChatKit)|开源了数据、模型和权重，以及提供训练，微调 LLMs 教程。|-|
+|[ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B) |![GitHub Repo stars](https://badgen.net/github/stars/THUDM/ChatGLM-6B)|ChatGLM-6B: An Open Bilingual Dialogue Language Model |ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答。|
 |[ChatYuan](https://github.com/clue-ai/ChatYuan) |![GitHub Repo stars](https://badgen.net/github/stars/clue-ai/ChatYuan)|ChatYuan-large-v2是ChatYuan系列中以轻量化实现高质量效果的模型之一，用户可以在消费级显卡、 PC甚至手机上进行推理（INT4 最低只需 400M ）。|-|
 |[Stanford Alpaca](https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca) |![GitHub Repo stars](https://badgen.net/github/stars/tatsu-lab/stanford_alpaca)|来自斯坦福，建立并共享一个遵循指令的LLaMA模型。|-|
 |[gpt4all](https://github.com/nomic-ai/gpt4all) |![GitHub Repo stars](https://badgen.net/github/stars/nomic-ai/gpt4all)|基于 LLaMa 的 LLM 助手，提供训练代码、数据和演示，训练一个自己的 AI 助手。|-|