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-# PaddlePALM
+# PALM
 
-PaddlePALM (PAddle for Learning with Multi-tasks) 是一个强大通用、预置丰富、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。
+PALM (PArallel Learning from Multi-tasks) 是一个强大通用、预置丰富、灵活易用的工业级大规模预训练与多任务学习框架。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。
 
@@ -11,7 +11,7 @@ PaddlePALM (PAddle for Learning with Multi-tasks) 是一个强大通用、预置
     - [理论准备](#理论准备)
     - [框架原理](#框架原理)
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     - [DEMO1：单任务训练](#demo1单任务训练)
     - [DEMO2：多任务辅助训练与目标任务预测](#demo2多任务辅助训练与目标任务预测)
     - [DEMO3：多目标任务联合训练与任务层参数复用](#demo3多目标任务联合训练与任务层参数复用)