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 # PaddlePALM
 
-PaddlePALM (PAddle for Learning with Multi-tasks) 是一个强大丰富、灵活易用的 ***大规模任务级（task level）*** NLP模型训练与推理框架。框架实现了简洁易懂的任务实例创建与管理机制，强大易用的参数管理与复用接口，以及高效稳定的多任务调度算法。通过PaddlePALM，用户仅需数行代码即可轻松完成各类NLP任务（分类、匹配、序列标注、机器阅读理解等）的 **有监督学习**、**自监督学习（预训练）**、**多任务学习**和**迁移学习**。在多任务学习模式中，又无缝集成了「主辅多任务学习」和「多任务联合学习」。此外，框架实现了自动多卡模式，用户无需书写代码即可完成大规模GPU多卡训练或推理。
+PaddlePALM (PAddle for Learning with Multi-tasks) 是一个强大丰富、灵活易用的 ***大规模任务级（task level）*** NLP模型训练与推理框架。框架实现了简洁易懂的任务实例创建与管理机制，强大易用的参数管理与复用接口，以及高效稳定的多任务调度算法。通过PaddlePALM，用户仅需数行代码即可轻松完成各类NLP任务（分类、匹配、序列标注、机器阅读理解等）的 **有监督学习**、**自监督学习（预训练）**、**迁移学习**和**多任务学习**。在多任务学习模式中，又无缝集成了「主辅多任务学习」和「多任务联合学习」。此外，框架实现了自动多卡模式，用户无需书写代码即可完成大规模GPU多卡训练或推理。
 
 框架中内置了丰富的[主干网络](#附录b内置主干网络backbone)及其[预训练模型](#预训练模型)（BERT、ERNIE等）、常见的[任务范式](#附录c内置任务范式paradigm)（分类、匹配、机器阅读理解等）和相应的[数据集读取与处理工具](#附录a内置数据集载入与处理工具reader)。同时框架提供了用户自定义接口，若内置工具、主干网络和任务无法满足需求，开发者可以轻松完成相关组件的自定义。各个组件均为零耦合设计，用户仅需完成组件本身的特性开发即可完成与框架的融合。