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@@ -1,6 +1,6 @@
-# PALM
+# PaddlePALM
 
-PALM (PAddLe for Multi-task) 是一个强大快速、灵活易用的NLP多任务学习框架，用户仅需书写极少量代码即可完成复杂的多任务训练与推理。同时框架提供了定制化接口，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。
+PaddlePALM (PAddLe for Multi-task) 是一个强大快速、灵活易用的NLP多任务学习框架，用户仅需书写极少量代码即可完成复杂的多任务训练与推理。同时框架提供了定制化接口，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。
 
 框架中内置了丰富的主干网络及其预训练模型（BERT、ERNIE等）、常见的任务范式（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。相关列表见这里。
 
@@ -16,7 +16,7 @@ pip install paddlepalm
 
 ```shell
 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PALM.git
-cd PALM && python setup.py
+cd PALM && python setup.py install
 ```
 
 
@@ -46,21 +46,23 @@ cd PALM && python setup.py
 
 #### 模型准备
 
-我们提供了ERNIE作为框架默认的主干模型，为了加速模型收敛，获得更佳的测试集表现，我们强烈建议用户在预训练模型的基础上进行多任务学习（而不是从参数随机初始化开始）。用户可通过运行脚本`script/download_pretrain_models`下载需要的预训练模型，下载预训练ERNIE的命令如下
+我们提供了BERT、ERNIE等主干模型及其相关预训练模型。为了加速模型收敛，获得更佳的测试集表现，我们强烈建议用户在预训练模型的基础上进行多任务学习（而不是从参数随机初始化开始）。用户可通过运行脚本`script/download_pretrain_models`下载需要的预训练模型，例如，下载预训练BERT模型的命令如下
 
 ```shell
-bash script/download_pretrain_backbone.sh ernie
+bash script/download_pretrain_backbone.sh bert
 ```
 
-然后通过`script/convert_params.sh`将预训练模型转换成框架可用的预训练backbone
+脚本会自动在当前文件夹中创建一个pretrain_model目录，并在其中创建bert子目录，里面存放预训练模型(`params`文件夹内)、相关的网络参数(`bert_config.json`)和字典(`vocab.txt`)。
 
-```python
-bash script/convert_params.sh pretrain_model/ernie/params
+然后通过运行`script/convert_params.sh`将预训练模型转换成框架可用的预训练backbone
+
+```shell
+bash script/convert_params.sh pretrain_model/bert/params
 ```
 
-*注：目前框架还支持BERT作为主干模型，未来将支持更多的预置主干网络，如XLNet、多层LSTM等。*
+*注：未来框架将支持更多的预置主干网络，如XLNet、多层LSTM等。此外，用户可以自定义添加新的主干网络，详情见[这里]()*
 
-## 启动单任务训练
+## DEMO1：单任务训练
 
 接下来我们启动一个复杂的机器阅读理解任务的训练，我们在`data/mrqa`文件夹中提供了EMNLP2019 MRQA机器阅读理解评测的部分比赛数据。
 
@@ -71,18 +73,19 @@ bash run_demo1.sh
 ```
 
 
-
 下面以该任务为例，讲解如何基于paddlepalm框架轻松实现该任务。
 
-首先，我们编写该任务实例的配置文件`mrqa.yaml`，框架将自动解析该配置文件并创建相应的任务实例。配置文件需符合yaml格式的要求。一个任务实例的配置文件最少应包含`train_file`，`reader`和`paradigm`这三个字段，分别代表训练集的文件路径`train_file`、使用的数据集载入与处理工具`reader`、任务范式`paradigm`。
+**1. 配置任务实例**
+
+首先，我们编写该任务实例的配置文件`mrqa.yaml`，若该任务实例参与训练或预测，则框架将自动解析该配置文件并创建相应的任务实例。配置文件需符合yaml格式的要求。一个任务实例的配置文件最少应包含`train_file`，`reader`和`paradigm`这三个字段，分别代表训练集的文件路径`train_file`、使用的数据集载入与处理工具`reader`、任务范式`paradigm`。
 
 ```yaml
 train_file: data/mrqa/mrqa-combined.train.raw.json
-reader: mrc4ernie
+reader: mrc4ernie # 我们接下来会使用ERNIE作为主干网络，因此使用ernie配套的数据集处理工具mrc4ernie
 paradigm: mrc
 ```
 
-*注：框架内置的其他数据集载入与处理工具和任务范式列表见这里*
+*注：框架内置的其他数据集载入与处理工具和任务范式列表见[这里]()*
 
 此外，我们还需要配置reader的预处理规则，各个预置reader支持的预处理配置和规则请参考【这里】。预处理规则同样直接写入`mrqa.yaml`中。
 
@@ -94,6 +97,10 @@ do_lower_case: True
 vocab_path: "pretrain_model/ernie/vocab.txt"
 ```
 
+更详细的任务实例配置方法可参考这里
+
+**2.配置全局参数**
+
 然后我们配置全局的学习规则，同样使用yaml格式描述，我们新建`mtl_conf.yaml`。在这里我们配置一下需要学习的任务、模型的保存路径`save_path`和规则、使用的模型骨架`backbone`、学习器`optimizer`等。
 
 ```yaml
@@ -112,9 +119,11 @@ num_epochs: 2
 warmup_proportion: 0.1 
 ```
 
-*注：框架支持的其他backbone参数如日志打印控制等见这里*
+*注：框架支持的其他backbone参数如日志打印控制等见[这里]()*
+
+**3.开始训练**
 
-而后我们就可以启动MRQA任务的训练了（该代码位于`demo1.py`中）。
+下面我们开始尝试启动MRQA任务的训练（该代码位于`demo1.py`中）。框架的核心组件是`Controller`，
 
 ```python
 # Demo 1: single task training of MRQA 
@@ -128,7 +137,7 @@ if __name__ == '__main__':
 
 
 
-## 启动多任务训练
+## DEMO2：多任务训练
 
 本节我们考虑更加复杂的学习目标，我们引入一个问答匹配（QA Matching）任务来辅助MRQA任务的学习。在多任务训练结束后，我们希望使用训练好的模型来对MRQA任务的测试集进行预测。
 
@@ -152,6 +161,8 @@ reader: match4ernie
 paradigm: match
 ```
 
+*注：更详细的任务实例配置方法可参考[这里]()*
+
 **2.配置全局参数**
 
 由于MRQA和Matching任务有相同的字典、大小写配置、截断长度等，因此我们可以将这些各个任务中相同的参数写入到全局配置文件`mtl_config.yaml`中，**框架会自动将该文件中的配置广播（broadcast）到各个任务实例。**
@@ -179,7 +190,7 @@ weight_decay: 0.1
 
 这里我们可以使用`target_tag`来标记目标任务和辅助任务，各个任务的tag使用逗号`,`隔开。target_tag与task_instance中的元素一一对应，当某任务的tag设置为1时，表示对应的任务被设置为目标任务；设置为0时，表示对应的任务被设置为辅助任务，默认情况下所以任务均被设置为目标任务（即默认`target_tag`为全1）。
 
-辅助任务不会保存推理模型，且不会影响训练的终止。当所有的目标任务达到预期的训练步数后多任务学习终止，框架自动为每个目标任务保存推理模型（inference model）到设置的`save_path`位置。
+辅助任务不会保存预测模型，且不会影响训练的终止。当所有的目标任务达到预期的训练步数后多任务学习终止，框架自动为每个目标任务保存预测模型（inference model）到设置的`save_path`位置。
 
 在训练过程中，默认每个训练step会从各个任务等概率采样，来决定当前step训练哪个任务。若用户希望改变采样比率，可以通过`mix_ratio`字段来进行设置，例如
 
@@ -205,14 +216,29 @@ if __name__ == '__main__':
 
 **4.预测**
 
+在得到目标任务的预测模型（inference_model）后，我们可以加载预测模型对该任务的测试集进行预测。在多任务训练阶段，在全局配置文件的`save_path`指定的路径下会为每个目标任务创建同名子目录，子目录中都有预测模型文件夹`infermodel`。我们可以将该路径传给框架的`controller`来完成对该目标任务的预测。
+
+例如，我们在上一节得到了mrqa任务的预测模型。首先创建一个新的*Controller*，**并且创建时要将`for_train`标志位置为*False***。而后调用*pred*接口，将要预测的任务实例名字和预测模型的路径传入，即可完成相关预测。预测的结果默认保存在任务实例配置文件的`pred_output_path`指定的路径中。代码段如下：
+
 ```python
     controller = palm.Controller(config='demo2_config.yaml', task_dir='demo2_tasks', for_train=False)
-    controller.pred('mrqa', inference_model_dir='output_model/secondrun/infer_model') 
+    controller.pred('mrqa', inference_model_dir='output_model/secondrun/mrqa/infermodel') 
 ```
 
+
 ## 进阶篇
 
-### 设置辅助任务
+### 设置多个目标任务
+
+框架内支持设定多个目标任务，当全局配置文件的`task_instance`字段指定超过一个任务实例时，这多个任务实例默认均为目标任务（即`target_tag`字段被自动填充为全1）。对于被设置成目标任务的任务实例，框架会为其计算预期的训练步数（详情见下一节）并在达到预期训练步数后为其保存预测模型。
+
+当框架存在多个目标任务时，全局配置文件中的`num_epochs`（训练集遍历次数）仅会作用于第一个出现的目标任务，称为主任务（main task）。框架会根据主任务的训练步数来推理其他目标任务的预期训练步数（可通过`mix_ratio`控制）。**注意，除了用来标记`num_epochs`的作用对象外，主任务与其他目标任务没有任何不同。**例如
+
+```yaml
+task_instance: domain_cls, mrqa, senti_cls, mlm, qq_match
+target_tag: 0, 1, 1, 0, 1
+```
+在上述的设置中，mrqa，senti_cls和qq_match这三个任务被标记成了目标任务（其中mrqa为主任务），domain_cls和mlm被标记为了辅助任务。辅助任务仅仅“陪同”目标任务训练，框架不会为其保存预测模型（inference_model），也不会计算预期训练步数。但包括辅助任务在内，各个任务的采样概率是可以被控制的，详情见下一小节。
 
 ### 更改任务采样概率（期望的训练步数）