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@@ -17,11 +17,11 @@ PaddlePALM (PArallel Learning from Multi-tasks) 是一个灵活，通用且易
 
 #### 特点:
 
-- **易于使用：**使用PALM， *8个步骤*即可实现一个典型的NLP任务。此外，模型主干网络、数据集读取工具和任务输出层已经解耦，只需对代码进行相当小的更改，就可以将任何组件替换为其他候选组件。
-- **支持多任务学习：** *6个步骤*即可实现多任务学习任务。
-- **支持大规模任务和预训练：**可自动利用多gpu加速训练和推理。集群上的分布式训练需要较少代码。
-- **流行的NLP骨架和预训练模型：**内置多种最先进的通用模型架构和预训练模型(如BERT、ERNIE、RoBERTa等)。
-- **易于定制：**支持任何组件的定制开发(e。g，主干网络，任务头，读取工具和优化器)与预定义组件的复用，这给了开发人员高度的灵活性和效率，以适应不同的NLP场景。
+- **易于使用**：使用PALM， *8个步骤*即可实现一个典型的NLP任务。此外，模型主干网络、数据集读取工具和任务输出层已经解耦，只需对代码进行相当小的更改，就可以将任何组件替换为其他候选组件。
+- **支持多任务学习**：*6个步骤*即可实现多任务学习任务。
+- **支持大规模任务和预训练**：可自动利用多gpu加速训练和推理。集群上的分布式训练需要较少代码。
+- **流行的NLP骨架和预训练模型**：内置多种最先进的通用模型架构和预训练模型(如BERT、ERNIE、RoBERTa等)。
+- **易于定制**：支持任何组件的定制开发(e。g，主干网络，任务头，读取工具和优化器)与预定义组件的复用，这给了开发人员高度的灵活性和效率，以适应不同的NLP场景。
 
 你可以很容易地用较小的代码重新得到很好的结果，涵盖了大多数NLP任务，如分类、匹配、序列标记、阅读理解、对话理解等等。更多细节可以在`examples`中找到。