Update README.md

README.md

@@ -362,21 +362,31 @@ cls3: inference model saved at output_model/thirdrun/infer_model
 ## 进阶篇
 本章节更深入的对paddlepalm的使用方法展开介绍，并提供一些提高使用效率的小技巧。
 
-### 训练终止条件与各类任务的预期训练步数
+### 训练终止条件与预期训练步数
 
-在默认情况下，每个训练step的各个任务被采样到的概率均等，若用户希望更改其中某些任务的采样概率（比如某些任务的训练集较小，希望减少对其采样的次数；或某些任务较难，希望被更多的训练），可以在全局配置文件中通过`mix_ratio`字段控制各个任务的采样概率。例如
+#### 训练终止条件
+在训练开始前，`Controller`会为所有每个目标任务计算出预期的训练步数。当某个目标任务的完成预期的训练步数后，`Controller`保存该任务的预测模型，而后继续按照设定的各任务的采样概率进行多任务训练。当所有目标任务均达到预期的训练步数后，多任务学习终止。需要注意的是，`Controller`不会为辅助任务计算预期训练步数，也不会为其保存预测模型，其仅仅起到“陪同目标任务训练”的作用，不会影响到多任务学习的终止与否。
+
+#### 任务采样概率与预期训练步数
+此外，在默认情况下，每个训练step的各个任务被采样到的概率均等，若用户希望更改其中某些任务的采样概率（比如某些任务的训练集较小，希望减少对其采样的次数；或某些任务较难，希望被更多的训练），可以在全局配置文件中通过`mix_ratio`字段控制各个任务的采样概率。例如，我们有三个任务，其中mrqa任务为目标任务，其余为辅助任务，我们对其`mix_ratio`进行如下设定：
 
 ```yaml
 task_instance: mrqa, match4mrqa, mlm4mrqa
 mix_ratio: 1.0, 0.5, 0.5
 ```
 
-上述设置表示`match4mrqa`和`mlm4mrqa`任务的期望被采样次数均为`mrqa`任务的一半。此时，在mrqa任务被设置为主任务的情况下（第一个目标任务即为主任务），若mrqa任务训练一个epoch要经历5000 steps，且全局配置文件中设置了num_epochs为2，则根据上述`mix_ratio`的设置，mrqa任务将被训练5000\*2\*1.0=10000个steps，而`match4mrqa`任务和`mlm4mrqa`任务都会被训练5000个steps**左右**。
+上述设置表示`match4mrqa`和`mlm4mrqa`任务的期望被采样次数均为`mrqa`任务的一半。此时，在mrqa任务被设置为目标任务的情况下，若mrqa任务训练一个epoch要经历5000 steps，且全局配置文件中设置了num_epochs为2，则根据上述`mix_ratio`的设置，mrqa任务将被训练5000\*2\*1.0=10000个steps，而`match4mrqa`任务和`mlm4mrqa`任务都会被训练5000个steps**左右**。
 
 > 注意：若match4mrqa, mlm4mrqa被设置为辅助任务，则实际训练步数可能略多或略少于5000个steps。对于目标任务，则是精确的5000 steps。
 
+#### 多个目标任务时预期训练步数的计算
+
+当存在多个目标任务时，`num_epochs`仅作用于**第一个设定的目标任务（称为“主任务(main task)”）**，而后根据`mix_ratio`的设定为其余目标任务和辅助任务计算出预期的训练步数。
+
 ### 模型保存与预测机制
 
+`Controller`会在训练过程
+
 ### 分布式训练与推理
 
 
@@ -391,17 +401,17 @@ for_cn: True
 所有的内置reader，均支持以下字段
 
 ```yaml
-- vocab_path（REQUIRED）: str类型。字典文件路径。
-- max_seq_len（REQUIRED）: int类型。切词后的序列最大长度（即token ids的最大长度）。注意经过分词后，token ids的数量往往多于原始的单词数（e.g., 使用wordpiece tokenizer时）。
-- batch_size（REQUIRED）: int类型。训练或预测时的批大小（每个step喂入神经网络的样本数）。
-- train_file（REQUIRED）: str类型。训练集文件所在路径。仅进行预测时，该字段可不设置。
-- pred_file（REQUIRED）: str类型。测试集文件所在路径。仅进行训练时，该字段可不设置。
-
-- do_lower_case（OPTIONAL）: bool类型，默认为False。是否将大写英文字母转换成小写。
-- shuffle（OPTIONAL）: bool类型，默认为True。训练阶段打乱数据集样本的标志位，当置为True时，对数据集的样本进行全局打乱。注意，该标志位的设置不会影响预测阶段（预测阶段不会shuffle数据集）。
-- seed（OPTIONAL）: int类型，默认为。
-- pred_batch_size（OPTIONAL）: int类型。预测阶段的批大小，当该参数未设置时，预测阶段的批大小取决于`batch_size`字段的值。
-- print_first_n（OPTIONAL）: int类型。打印数据集的前n条样本和对应的reader输出，默认为0。
+vocab_path（REQUIRED）: str类型。字典文件路径。
+max_seq_len（REQUIRED）: int类型。切词后的序列最大长度（即token ids的最大长度）。注意经过分词后，token ids的数量往往多于原始的单词数（e.g., 使用wordpiece tokenizer时）。
+batch_size（REQUIRED）: int类型。训练或预测时的批大小（每个step喂入神经网络的样本数）。
+train_file（REQUIRED）: str类型。训练集文件所在路径。仅进行预测时，该字段可不设置。
+pred_file（REQUIRED）: str类型。测试集文件所在路径。仅进行训练时，该字段可不设置。
+
+do_lower_case（OPTIONAL）: bool类型，默认为False。是否将大写英文字母转换成小写。
+shuffle（OPTIONAL）: bool类型，默认为True。训练阶段打乱数据集样本的标志位，当置为True时，对数据集的样本进行全局打乱。注意，该标志位的设置不会影响预测阶段（预测阶段不会shuffle数据集）。
+seed（OPTIONAL）: int类型，默认为。
+pred_batch_size（OPTIONAL）: int类型。预测阶段的批大小，当该参数未设置时，预测阶段的批大小取决于`batch_size`字段的值。
+print_first_n（OPTIONAL）: int类型。打印数据集的前n条样本和对应的reader输出，默认为0。
 ```
 
 #### 文本分类数据集reader工具：cls