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它通过在二维平面上绘制一系列垂直或水平的柱子来表示数据的大小，每个柱子的长度或高度代表一个数据点的数值。柱状图非常适合于展示分类数据的分布和比较。

GLM（通用语言模型）的训练过程确实复杂，尤其是涉及到其独特的预训练目标和架构调整。让我来详细解释一下GLM的训练过程。1.模型架构简介GLM-130B是基于Transformer架构的双语（中文和英文）语言模型，拥有1300亿个参数。与常见的GPT模型不同，GLM采用了一种独特的自回归空白填充预训练目标，以更好地捕捉上下文之间的关系。2.预训练过程概述GLM的预训练过程可以分为三个主要部分：输入

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