diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/README.md b/NLP/ACL2022-SynCLM/README.md
index 267cb6520..29ed240f7 100644
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 SynCLM
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-Code for Findings of ACL 2022 paper: Syntax-guided Contrastive Learning for Pre-trained Language Model
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+Code for Findings of ACL 2022 long paper: [Syntax-guided Contrastive Learning for Pre-trained Language Model](https://aclanthology.org/2022.findings-acl.191/)
+
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+
+Abstract
+---
+Syntactic information has been proved to be useful for transformer-based pre-trained language models. Previous studies often rely on additional syntax-guided attention components to enhance the transformer, which require more parameters and additional syntactic parsing in downstream tasks. This increase in complexity severely limits the application of syntax-enhanced language model in a wide range of scenarios. In order to inject syntactic knowledge effectively and efficiently into pre-trained language models, we propose a novel syntax-guided contrastive learning method which does not change the transformer architecture. Based on constituency and dependency structures of syntax trees, we design phrase-guided and tree-guided contrastive objectives, and optimize them in the pre-training stage, so as to help the pre-trained language model to capture rich syntactic knowledge in its representations. Experimental results show that our contrastive method achieves consistent improvements in a variety of tasks, including grammatical error detection, entity tasks, structural probing and GLUE. Detailed analysis further verifies that the improvements come from the utilization of syntactic information, and the learned attention weights are more explainable in terms of linguistics.
+
+
+![SynCLM](images/framework.png#pic_center)
+
+
+
+Dependencies
+---
+python3.7.4\
+cuda-10.1\
+cudnn_v7.6\
+nccl2.4.2\
+java1.8
+paddlepaddle-gpu2.1.2\
+stanza1.2\
+numpy1.20.2
+
+
+
+Pre-trained Models
+---
+SynCLM is trained based on RoBERTa model, users can use the following command to download the paddle version of RoBERTa model:
+
+```shell
+cd /path/to/model_files
+# download base model
+sh ./download_roberta_base_en.sh
+# or download large model
+# sh ./download_roberta_large_en.sh
+cd -
+```
+To obtain the syntactic structures of the text, we use [Stanza](https://github.com/stanfordnlp/stanza)  to preprocess a data which is English Wikipedia and BookCorpus. We provide input examples in the `/path/to/data/pretrain` directory.
+
+After preparing the data, you can run the following command for training:
+```shell
+cd /path/to
+# base model
+sh ./script/roberta_base_en/run.sh
+# or large model
+# sh ./script/roberta_large_en/run.sh
+```
+After pre-training the model, users can use the following command to fine-tune it on downstream tasks：
+```shell
+# classification
+python ./src/run_classifier.py
+# regression
+python ./src/run_regression.py
+```
+
+
+Citation
+---
+If you find our paper and code useful, please cite the following paper:
+```
+@inproceedings{zhang2022syntax,
+  title={Syntax-guided Contrastive Learning for Pre-trained Language Model},
+  author={Zhang, Shuai and Lijie, Wang and Xiao, Xinyan and Wu, Hua},
+  booktitle={Findings of the Association for Computational Linguistics: ACL 2022},
+  pages={2430--2440},
+  year={2022}
+}
+```
 
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/data/pretrain/demo_input b/NLP/ACL2022-SynCLM/data/pretrain/demo_input
new file mode 100644
index 000000000..7ba769bdc
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/data/pretrain/demo_input
@@ -0,0 +1,1000 @@
+0 2409 5 1925 36626 27785 96 5 36093 2156 526 2156 8 1730 95 25 79 56 450 123 15 5 2116 479 44 48 85 44 27 29 10 16829 27785 44 46 79 35311 7 2864 479 44 48 85 16 3127 33292 479 660 2274 9 1003 8 39 3606 314 639 25 10 8454 4562 7 39 9802 479 44 46 264 1240 5 220 484 728 602 24 70 11 2156 358 4617 479 1740 5 650 1925 36626 15 39 471 31 5 6420 9 3553 16248 2156 7 5 13629 4863 15 39 124 31 5 2342 24096 126 24 21 70 89 479 152 531 28 18772 2156 4371 31 167 54 228 8584 4467 5 6059 9 4845 2156 44 46 79 802 479 38 33 1317 59 65 9 5 2373 9 106 2156 23144 9 255 2726 687 2156 54 1411 1328 1870 19335 6059 9 20 4846 31 49 1611 8 2057 106 11 2878 479 318 37 5684 66 59 20 29931 13802 9252 225 37 40 283 259 7 8439 24 479 38 6056 295 17 27 90 1137 1268 59 42 479 479 479 45 190 10920 281 479 91 40 236 7 311 24 7 5 46360 2156 8 114 37 473 2156 24 40 117 1181 28 3556 479 3889 4057 1415 198 7 28 686 117 65 21 2494 2156 172 26319 5 21543 124 62 30 16758 24 237 498 479 287 79 342 24 124 88 5 40517 79 5324 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0 22 20 24 22 26 22 26 26 32 32 32 26 20 20 34 38 36 0 38 43 43 43 39 45 43 47 43 49 47 51 49 55 55 55 38 62 62 62 62 62 62 55 64 62 38 72 66 69 72 72 72 0 72 72 72 75 83 77 83 83 83 83 0 83 86 87 83 89 87 91 87 83 100 93 98 98 98 93 100 0 100 104 104 100 108 108 108 100 100 100 110 115 112 115 0 118 118 115 120 118 120 115 115 123 131 125 131 131 131 131 0 133 131 133 140 140 140 140 140 131 143 143 140 131 0 0 0 150 150 0 152 150 150 150 154 158 156 0 158 163 160 163 0 165 163 165 171 171 171 171 166 163 175 175 0 175 178 176 176 181 179 184 184 179 175 188 188 0 190 188 193 193 188 195 193 198 198 193 193 205 205 203 205 205 188 208 208 205 211 211 205 205 188 188 214 219 216 216 0 221 219 219 224 219 227 227 224 227 227 231 229 219 238 233 238 238 238 0 238 241 238 238 245 245 0 245 248 245 245 245 250 254 252 0 254 261 261 261 258 258 0 261 265 265 0 265 270 270 270 265 265 265 272 277 274 277 0 279 277 282 282 277 282 282 284 287 284 277 290 0 293 293 290 295 298 297 295 290 302 302 302 290 302 307 307 307 302 309 307 290 314 313 311 0 314 332 319 319 332 322 322 332 330 326 326 330 326 327 327 322 332 314 335 335 332 339 339 339 314 341 339 344 344 339 314 348 348 358 348 351 358 358 358 353 353 353 358 0 361 361 358 365 365 365 358 365 368 366 368 368 372 368 358 377 377 377 378 0 380 378 384 384 384 378 384 385 385 384 392 392 392 380 392 396 396 392 396 378 401 401 0 403 401 406 406 401 409 409 406 411 409 411 411 401 431 431 431 419 431 422 422 419 424 419 426 424 428 424 431 431 0 433 431 435 433 431 442 437 437 442 442 0 442 442 446 442 448 446 450 446 450 453 450 455 453 460 458 460 460 450 463 463 460 442 467 467 0 467 471 471 467 471 474 472 476 474 467 480 480 0 482 480 484 482 482 488 488 482 480 493 493 493 505 495 493 497 493 497 502 501 499 498 502 505 0 507 505 510 510 507 -1
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/data/pretrain/train_filelist b/NLP/ACL2022-SynCLM/data/pretrain/train_filelist
new file mode 100644
index 000000000..59cd10ad8
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/data/pretrain/train_filelist
@@ -0,0 +1 @@
+./data/pretrain/demo_input
\ No newline at end of file
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/data/pretrain/valid_filelist b/NLP/ACL2022-SynCLM/data/pretrain/valid_filelist
new file mode 100644
index 000000000..59cd10ad8
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/data/pretrain/valid_filelist
@@ -0,0 +1 @@
+./data/pretrain/demo_input
\ No newline at end of file
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/env_local/env.sh b/NLP/ACL2022-SynCLM/env_local/env.sh
new file mode 100644
index 000000000..d6c07c686
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/env_local/env.sh
@@ -0,0 +1,25 @@
+#!/usr/bin/env bash
+set -x
+#在LD_LIBRARY_PATH中添加cuda库的路径
+export LD_LIBRARY_PATH=/home/work/cuda-10.1_cudnn7.6.5/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:$LD_LIBRARY_PATH}
+export LD_LIBRARY_PATH=/home/work/cuda-10.1_cudnn7.6.5/extras/CUPTI/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
+#在LD_LIBRARY_PATH中添加cudnn库的路径
+export LD_LIBRARY_PATH=/home/work/cudnn/cudnn_v7.6/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
+#需要先下载NCCL，然后在LD_LIBRARY_PATH中添加NCCL库的路径
+export LD_LIBRARY_PATH=/home/work/nccl2.4.2_cuda10.1/lib:$LD_LIBRARY_PATH
+#如果FLAGS_sync_nccl_allreduce为1，则会在allreduce_op_handle中调用cudaStreamSynchronize（nccl_stream），这种模式在某些情况下可以获得更好的性能
+export FLAGS_sync_nccl_allreduce=1
+#表示分配的显存块占GPU总可用显存大小的比例，范围[0,1]
+export FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use=1
+#表示是否使用垃圾回收策略来优化网络的内存使用，<0表示禁用，>=0表示启用
+export FLAGS_eager_delete_tensor_gb=1.0
+#是否使用快速垃圾回收策略
+export FLAGS_fast_eager_deletion_mode=1
+#垃圾回收策略释放变量的内存大小百分比，范围为[0.0, 1.0]
+export FLAGS_memory_fraction_of_eager_deletion=1
+
+export iplist=`hostname -i`
+#http_proxy
+unset http_proxy
+unset https_proxy
+set +x
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/images/framework.png b/NLP/ACL2022-SynCLM/images/framework.png
new file mode 100644
index 000000000..0f6c67a52
Binary files /dev/null and b/NLP/ACL2022-SynCLM/images/framework.png differ
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/config/roberta_base_en.json b/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/config/roberta_base_en.json
new file mode 100644
index 000000000..6d5673f45
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/config/roberta_base_en.json
@@ -0,0 +1,14 @@
+{
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1, 
+  "hidden_act": "gelu", 
+  "hidden_dropout_prob": 0.1, 
+  "hidden_size": 768,   
+  "initializer_range": 0.02, 
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "num_attention_heads": 12, 
+  "num_hidden_layers": 12, 
+  "type_vocab_size": 0,
+  "sent_type_vocab_size": 0, 
+  "task_type_vocab_size": 0, 
+  "vocab_size": 50265
+}
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/config/roberta_large_en.json b/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/config/roberta_large_en.json
new file mode 100644
index 000000000..9a95c3557
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/config/roberta_large_en.json
@@ -0,0 +1,14 @@
+{
+  "attention_probs_dropout_prob": 0.1, 
+  "hidden_act": "gelu", 
+  "hidden_dropout_prob": 0.1, 
+  "hidden_size": 1024,
+  "initializer_range": 0.02, 
+  "max_position_embeddings": 514,
+  "num_attention_heads": 16, 
+  "num_hidden_layers": 24, 
+  "type_vocab_size": 0,
+  "sent_type_vocab_size": 0, 
+  "task_type_vocab_size": 0, 
+  "vocab_size": 50265
+}
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/dict/roberta_base_en.encoder.json b/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/dict/roberta_base_en.encoder.json
new file mode 100644
index 000000000..1f1d9aaca
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/dict/roberta_base_en.encoder.json
@@ -0,0 +1 @@
+{"!": 0, "\"": 1, "#": 2, "$": 3, "%": 4, "&": 5, "'": 6, "(": 7, ")": 8, "*": 9, "+": 10, ",": 11, "-": 12, ".": 13, "/": 14, "0": 15, "1": 16, "2": 17, "3": 18, "4": 19, "5": 20, "6": 21, "7": 22, "8": 23, "9": 24, ":": 25, ";": 26, "<": 27, "=": 28, ">": 29, "?": 30, "@": 31, "A": 32, "B": 33, "C": 34, "D": 35, "E": 36, "F": 37, "G": 38, "H": 39, "I": 40, "J": 41, "K": 42, "L": 43, "M": 44, "N": 45, "O": 46, "P": 47, "Q": 48, "R": 49, "S": 50, "T": 51, "U": 52, "V": 53, "W": 54, "X": 55, "Y": 56, "Z": 57, "[": 58, "\\": 59, "]": 60, "^": 61, "_": 62, "`": 63, "a": 64, "b": 65, "c": 66, "d": 67, "e": 68, "f": 69, "g": 70, "h": 71, "i": 72, "j": 73, "k": 74, "l": 75, "m": 76, "n": 77, "o": 78, "p": 79, "q": 80, "r": 81, "s": 82, "t": 83, "u": 84, "v": 85, "w": 86, "x": 87, "y": 88, "z": 89, "{": 90, "|": 91, "}": 92, "~": 93, "\u00a1": 94, "\u00a2": 95, "\u00a3": 96, "\u00a4": 97, "\u00a5": 98, "\u00a6": 99, "\u00a7": 100, "\u00a8": 101, "\u00a9": 102, "\u00aa": 103, "\u00ab": 104, 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+ĠL im
+Ġcol ors
+ĠA z
+ĠT R
+Ġinf ect
+Ġphen omen
+Ġshe ll
+Al so
+Ġput s
+Ġdel ivery
+Ġbro wn
+Ġprocess ing
+Ġlight s
+ess age
+ĠBro ok
+ĠA ud
+l ation
+Ġindust rial
+L ike
+ĠB razil
+rou s
+ES S
+ĠL uc
+Ġsome how
+Ġ8 5
+Ġpro port
+Ġpolit icians
+Ġindic ate
+Ġh ole
+Ġtechn iques
+Ġcompet itive
+Ġph r
+Ġv o
+ist ent
+ĠD ream
+Ġcamp us
+Ġaspect s
+Ġhelp ful
+Ġsh ield
+or se
+Ġtrig ger
+m al
+Ġ5 8
+Ġt ort
+Ġperson ally
+Ġt ag
+Ġkeep s
+ĠV ideo
+Ġben ch
+Ġg ap
+a ire
+Ġe ast
+Ġrec overy
+per ial
+Ġprof it
+ĠM ic
+Ġ5 7
+Ġcol on
+Ġstrong ly
+st yle
+Ġalleg ations
+h an
+Ġrep orters
+j o
+r ine
+arg et
+and al
+Ġ0 3
+Ġfl ash
+tr ans
+Ġstr ict
+Ġpark ing
+ĠPak istan
+Ġl i
+Ġwe ird
+ĠE ric
+Ġreg ions
+ĠJ un
+Ġint ellect
+ĠW H
+od ing
+rib utes
+up id
+ĠT it
+Ġf inger
+or ia
+Ġe lev
+ĠF ield
+Ġcon clusion
+; ;
+Ġfeel ings
+Ġext ensive
+Ġm ixed
+Ġne uro
+v y
+Ġhar ass
+ĠC irc
+ou ch
+Ġterrit ory
+Ġsuccess fully
+M ar
+Ġing red
+Ġoverw hel
+Ġl ayer
+V iew
+Ġall ies
+ill ance
+ĠTh ree
+Ġb unch
+Ġnorm ally
+Ġnet works
+Ġsac r
+ĠC IA
+b les
+Ġch ose
+Ġopp onents
+Ġregard less
+Ġfr anch
+Ġpre f
+ĠP o
+Ġbr idge
+ann a
+ĠSil ver
+Ġw age
+p age
+ri or
+Ġrad ical
+ĠL ittle
+Ġman ip
+Ġsecret ary
+Ġg ang
+D R
+F A
+Ġdec ent
+ĠSp irit
+Ġun cle
+ĠDevelop ment
+Ġinvest ors
+Ġwall s
+Ġpub lish
+Ġgener ate
+iss ions
+c ar
+Ġprom ote
+Ġcut ting
+Ġche st
+Ġdrink ing
+Ġcollect ed
+Ġ7 2
+Ġhop ing
+Ġem br
+gor ith
+Ġwar ned
+Ġinstruct ions
+O G
+ĠD id
+ĠAg ency
+Ġg ear
+Ġcritic ism
+ĠF urther
+Ġut il
+ann y
+R ed
+Ġcoun sel
+ĠAs ian
+Ġredu ction
+p ool
+Ġteach ing
+Ġdeep ly
+i y
+Ġestim ates
+Ġcho ices
+Ġperman ent
+in em
+ke l
+Ġf asc
+p se
+f ile
+ĠL ow
+ĠP erson
+Ġt ournament
+st al
+Ġm el
+U ST
+ĠR ay
+az i
+V al
+Ġcont ained
+ĠH olly
+Ġw ake
+Ġreve al
+Ġprocess es
+ĠIS IS
+Ġ0 9
+Ġbl ind
+Ġste el
+ĠB ad
+Ġcare fully
+app y
+ro it
+Ġg aming
+Ġhous es
+ĠC oll
+Ġtr uck
+er m
+Ġsc ored
+Ġocc as
+ret urn
+b ound
+v ar
+Ġsh arp
+Ġaf raid
+ĠE X
+am ber
+c ific
+Ġsche me
+N C
+ĠPol it
+Ġdecl ine
+Ġ199 8
+Ġpus hing
+Ġposs ession
+Ġpriv ile
+Ġteacher s
+Ġy ield
+H A
+ĠDav is
+it led
+#### ####
+Ġr ig
+ĠD aniel
+ac on
+Ġh ide
+ut en
+Ġcolle agues
+Ġprin ciples
+Ġl oud
+Ġs in
+ĠDem on
+Ġst one
+Ġ0 2
+Ġt aught
+Ġter rible
+Ġst uck
+ĠPol icy
+te en
+Ġimplement ation
+ĠB BC
+ĠAP I
+Ġwhe el
+all as
+Ġch ampions
+ol ars
+play er
+Ġrepeated ly
+ĠSt ill
+Ġlik es
+ast y
+es ter
+ĠCath olic
+R L
+Ġb ath
+Ġno ise
+t itle
+Ġn orthern
+P art
+Ġmag n
+Ġf ab
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+Ġdis pl
+Ġtick et
+Ġm urd
+Ġalong side
+ĠMus ic
+Ġr iver
+ĠSte el
+ĠC L
+ĠPl ayer
+ĠM ult
+ow ing
+re p
+s ize
+Ġt ur
+ĠGeorg ia
+isc al
+ra ction
+Ġc able
+Ġ5 9
+Ġw ins
+Ġup coming
+Ġsurv ive
+Ġins pired
+ĠEduc ation
+Ġstat istics
+ĠF oot
+iam i
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+ĠP age
+. -
+ĠH as
+Ġur ban
+Ġa x
+es sel
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+Ġquarter back
+Ġreg ister
+ĠLab or
+Ġab ilities
+ĠF amily
+Ġvar iable
+ĠPr ice
+Ġcont em
+Ġth in
+ĠE qu
+d ata
+Ġg otten
+Ġconst it
+Ġas ks
+Ġt ail
+Ġexc iting
+ĠE ffect
+ĠSp anish
+Ġencour age
+ins on
+ĠA h
+Ġcommit ment
+C S
+Ġr ally
+Ġ: :
+Ġsubs id
+Ġsp in
+Ġcapt ured
+201 8
+Ġinn oc
+Ġalleged ly
+ĠC ome
+Ġart ists
+ĠN umber
+Ġelect ronic
+Ġreg ional
+ap es
+Ġw ra
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+pr ise
+ĠM iller
+ĠC reat
+ĠEp isode
+b ell
+Ġdirect ed
+Ġext ract
+Ġs orry
+Ġv ice
+ag ger
+ĠSu pport
+Ġ6 6
+ĠI ron
+Ġwonder ful
+Ġg ra
+N et
+ion e
+E ng
+Ġsh ips
+ik es
+ĠK evin
+it ar
+Ġactiv ists
+tr ue
+ĠAri zona
+ent h
+ĠDes pite
+ĠS E
+Ġha bit
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+Ġin qu
+Ġab ortion
+Ġv oid
+Ġexpl icit
+Ġeng aged
+Ġang ry
+Ġr ating
+Ġfr ag
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+ick ing
+d ev
+Ġwor ried
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+Ġap artment
+ĠG T
+Ġest ate
+ĠConst itution
+em on
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+Ġdis ag
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+Ġimm igrants
+w ind
+ĠN ations
+Ġfol ks
+O ut
+Ġg all
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+Ġst ead
+ĠB on
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+Ġinform ed
+Ġ12 0
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+idel ines
+or ough
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+Ġst un
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+ĠL ear
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+l ib
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+A ss
+Ġpil ot
+us hing
+Ġreturn ing
+Ġtra il
+ĠSt one
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+Ġdes per
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+Ġbreat h
+Ġstud io
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+Ġf ing
+Ġd ownt
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+ĠR og
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+col or
+se x
+ar on
+Ġf ault
+ĠN ick
+D own
+ĠR ose
+ĠS outhern
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+is odes
+L ist
+6 00
+Ġout come
+er r
+Ġelse where
+Ġret ire
+Ġp ounds
+ĠGl obal
+Pe ople
+Ġcommun ications
+Ġlo an
+Ġrat io
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+Ġg onna
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+Ġ19 70
+ĠComm on
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+ĠH om
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+Ġoper ate
+ver ty
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+Ġ6 3
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+st ore
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+Ġfore ver
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+u ction
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+reg on
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+ri ent
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+Tr ans
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+00 1
+ĠR oll
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+Ġp ic
+Ġprov ed
+Ġst ab
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+ul ating
+ĠAtt ack
+Ġnew ly
+Ġ199 7
+f r
+Ġdis cipl
+ĠGree k
+Ġed ition
+ĠDo es
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+if le
+ack et
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+ĠR est
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+Ġinc hes
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+n i
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+ll a
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+Ġt ies
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+Ġbr anch
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+Ġpre ced
+Ġthreat ened
+Ġspirit ual
+ĠE vent
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+Ġabs ence
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+pl ess
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+ri pp
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+Ġbas eline
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+abb ling
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+ĠBen z
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new file mode 100644
index 000000000..27a14af70
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/download_roberta_base_en.sh
@@ -0,0 +1,14 @@
+data_name=roberta_base_en
+data_tar=${data_name}.tar.gz
+bos_url=https://3m-gup.bj.bcebos.com/model/roberta_base_en.tar.gz
+
+rm -rf $data_name
+wget --no-check-certificate -q $bos_url
+if [[ $? -ne 0 ]]; then
+    echo "url link: $bos_url"
+    echo "download data failed"
+    exit 1
+fi
+tar zxf $data_tar
+rm -f $data_tar
+exit 0
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/download_roberta_large_en.sh b/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/download_roberta_large_en.sh
new file mode 100644
index 000000000..467b207a1
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/model_files/download_roberta_large_en.sh
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+    echo "download data failed"
+    exit 1
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+rm -f $data_tar
+exit 0
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/script/roberta_base_en/run.sh b/NLP/ACL2022-SynCLM/script/roberta_base_en/run.sh
new file mode 100644
index 000000000..4ebf408e5
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/script/roberta_base_en/run.sh
@@ -0,0 +1,60 @@
+#!/usr/bin/env bash
+source env_local/env.sh
+export FLAGS_fuse_parameter_memory_size=64
+export PADDLE_PORT=8454
+
+distributed_args="--node_ips 127.0.0.1 \
+                --node_id 0 \
+                --current_node_ip 127.0.0.1 \
+                --selected_gpus 0,1 \
+                --split_log_path ./output/log \
+                --nproc_per_node 1"
+mkdir -p ./output/log
+python3 -u ./src/launch.py ${distributed_args} \
+    ./src/pretrain.py --use_cuda "True" \
+                --is_distributed "True" \
+                --visualdl_log False \
+                --weight_sharing "True" \
+                --use_fast_executor "True" \
+                --use_fuse "True" \
+                --nccl_comm_num 2 \
+                --use_hierarchical_allreduce "True" \
+                --in_tokens "True" \
+                --batch_size 6250 \
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+                --valid_filelist "./data/pretrain/valid_filelist" \
+                --random_seed 666 \
+                --lr_scheduler "linear_warmup_decay" \
+                --num_train_steps 3000000 \
+                --checkpoints "./output" \
+                --use_fp16 "False" \
+                --use_dynamic_loss_scaling "False" \
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+                --beta1 0.9 \
+                --beta2 0.98 \
+                --epsilon 1e-06 \
+                --save_steps 50000 \
+                --validation_steps 10000 \
+                --init_checkpoint "./model_files/roberta_base_en" \
+                --init_step 0 \
+                --roberta_vocab_file "./model_files/dict/roberta_base_en.vocab.txt" \
+                --encoder_json_file "./model_files/dict/roberta_base_en.encoder.json" \
+                --vocab_bpe_file "./model_files/dict/roberta_base_en.vocab.bpe" \
+                --synclm_config_path "./model_files/config/roberta_base_en.json" \
+                --learning_rate 3e-5 \
+                --warmup_steps 24000 \
+                --weight_decay 0.005 \
+                --max_seq_len 512 \
+                --num_iteration_per_drop_scope 100 \
+                --att_layer -1 \
+                --tree_max_sub_num 10 \
+                --tree_max_neg_num 30 \
+                --phrase_max_neg_num 10 \
+                --skip_steps 100 >> ./output/lanch.log 2>&1
+
+if [[ $? -ne 0 ]]; then
+    echo "run failed"
+    exit 1
+fi
+
+exit 0
\ No newline at end of file
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/script/roberta_large_en/run.sh b/NLP/ACL2022-SynCLM/script/roberta_large_en/run.sh
new file mode 100644
index 000000000..474974d78
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/script/roberta_large_en/run.sh
@@ -0,0 +1,60 @@
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+export FLAGS_fuse_parameter_memory_size=64
+export PADDLE_PORT=8454
+
+distributed_args="--node_ips 127.0.0.1 \
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+                --split_log_path ./output/log \
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+mkdir -p ./output/log
+python3 -u ./src/launch.py ${distributed_args} \
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+                --weight_sharing "True" \
+                --use_fast_executor "True" \
+                --use_fuse "True" \
+                --nccl_comm_num 2 \
+                --use_hierarchical_allreduce "True" \
+                --in_tokens "True" \
+                --batch_size 6250 \
+                --train_filelist "./data/pretrain/train_filelist" \
+                --valid_filelist "./data/pretrain/valid_filelist" \
+                --random_seed 666 \
+                --lr_scheduler "linear_warmup_decay" \
+                --num_train_steps 3500000 \
+                --checkpoints "./output" \
+                --use_fp16 "False" \
+                --use_dynamic_loss_scaling "False" \
+                --init_loss_scaling "12800" \
+                --beta1 0.9 \
+                --beta2 0.98 \
+                --epsilon 1e-06 \
+                --save_steps 50000 \
+                --validation_steps 10000 \
+                --init_checkpoint "./model_files/roberta_large_en" \
+                --init_step 0 \
+                --roberta_vocab_file "./model_files/dict/roberta_large_en.vocab.txt" \
+                --encoder_json_file "./model_files/dict/roberta_large_en.encoder.json" \
+                --vocab_bpe_file "./model_files/dict/roberta_large_en.vocab.bpe" \
+                --synclm_config_path "./model_files/config/roberta_large_en.json" \
+                --learning_rate 3e-5 \
+                --warmup_steps 30000 \
+                --weight_decay 0.01 \
+                --max_seq_len 512 \
+                --num_iteration_per_drop_scope 100 \
+                --att_layer -1 \
+                --tree_max_sub_num 10 \
+                --tree_max_neg_num 30 \
+                --phrase_max_neg_num 10 \
+                --skip_steps 100 >> ./output/lanch.log 2>&1
+
+if [[ $? -ne 0 ]]; then
+    echo "run failed"
+    exit 1
+fi
+
+exit 0
\ No newline at end of file
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/__init__.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/__init__.py
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/args/__init__.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/args/__init__.py
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/args/classification_args.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/args/classification_args.py
new file mode 100644
index 000000000..50dbc52fb
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/args/classification_args.py
@@ -0,0 +1,103 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
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+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import argparse
+
+from utils.args import ArgumentGroup
+
+# yapf: disable
+parser = argparse.ArgumentParser(__doc__)
+model_g = ArgumentGroup(parser, "model", "model configuration and paths.")
+model_g.add_arg("init_checkpoint", str, None, "Init checkpoint to resume training from.")
+model_g.add_arg("init_pretraining_params", str, None,
+                "Init pre-training params which preforms fine-tuning from. If the "
+                "arg 'init_checkpoint' has been set, this argument wouldn't be valid.")
+model_g.add_arg("checkpoints", str, "checkpoints", "Path to save checkpoints.")
+model_g.add_arg("save_checkpoints", bool, True, "Whether to save checkpoints")
+model_g.add_arg("weight_sharing", bool, True, "If set, share weights between word embedding and masked lm.")
+model_g.add_arg("roberta_vocab_file", str, './roberta_config/vocab.txt', "roberta vocab")
+model_g.add_arg("encoder_json_file", str, './roberta_config/encoder.json', 'bpt map')
+model_g.add_arg("vocab_bpe_file", str, './roberta_config/vocab.bpe', "vocab bpe")
+model_g.add_arg("synclm_config_path", str, "./roberta_config/roberta_config.json",
+                "The file to save roberta configuration.")
+
+train_g = ArgumentGroup(parser, "training", "training options.")
+train_g.add_arg("epoch", int, 3, "Number of epoches for fine-tuning.")
+train_g.add_arg("learning_rate", float, 5e-5, "Learning rate used to train with warmup.")
+train_g.add_arg("lr_scheduler", str, "linear_warmup_decay",
+                "scheduler of learning rate.", choices=['linear_warmup_decay', 'noam_decay'])
+train_g.add_arg("weight_decay", float, 0.01, "Weight decay rate for L2 regularizer.")
+train_g.add_arg("warmup_proportion", float, 0.1,
+                "Proportion of training steps to perform linear learning rate warmup for.")
+train_g.add_arg("save_steps", int, 10000, "The steps interval to save checkpoints.")
+train_g.add_arg("validation_steps", int, 1000, "The steps interval to evaluate model performance.")
+train_g.add_arg("nccl_comm_num", int, 1, "NCCL comm num.")
+train_g.add_arg("hierarchical_allreduce_inter_nranks", int, 8, "Hierarchical allreduce inter ranks.")
+train_g.add_arg("use_hierarchical_allreduce", bool, False, "Use hierarchical allreduce or not.")
+train_g.add_arg("use_fp16", bool, False, "Whether to use fp16 mixed precision training.")
+train_g.add_arg("use_dynamic_loss_scaling", bool, False, "Whether to use dynamic loss scaling.")
+train_g.add_arg("init_loss_scaling", float, 1.0,
+                "Loss scaling factor for mixed precision training, only valid when use_fp16 is enabled.")
+train_g.add_arg("incr_every_n_steps", int, 100, "Increases loss scaling every n consecutive.")
+train_g.add_arg("decr_every_n_nan_or_inf", int, 2,
+                "Decreases loss scaling every n accumulated steps with nan or inf gradients.")
+train_g.add_arg("use_modal_tag", bool, False, "Whether to use modal tag.")
+train_g.add_arg("incr_ratio", float, 2.0,
+                "The multiplier to use when increasing the loss scaling.")
+train_g.add_arg("decr_ratio", float, 0.8,
+                "The less-than-one-multiplier to use when decreasing.")
+# args for adam optimizer
+train_g.add_arg("beta1", float, 0.9, "beta1 for adam")
+train_g.add_arg("beta2", float, 0.98, "beta2 for adam.")
+train_g.add_arg("epsilon", float, 1e-06, "epsilon for adam.")
+
+log_g = ArgumentGroup(parser, "logging", "logging related.")
+log_g.add_arg("skip_steps", int, 10, "The steps interval to print loss.")
+log_g.add_arg("verbose", bool, False, "Whether to output verbose log.")
+
+data_g = ArgumentGroup(parser, "data", "Data paths, vocab paths and data processing options")
+data_g.add_arg("train_set", str, None, "Path to training data.")
+data_g.add_arg("test_set", str, None, "Path to test data.")
+data_g.add_arg("dev_set", str, None, "Path to validation data.")
+data_g.add_arg("max_seq_len", int, 512, "Number of words of the longest seqence.")
+data_g.add_arg("batch_size", int, 32, "Total examples' number in batch for training. see also --in_tokens.")
+data_g.add_arg("in_tokens", bool, False,
+               "If set, the batch size will be the maximum number of tokens in one batch. "
+               "Otherwise, it will be the maximum number of examples in one batch.")
+data_g.add_arg("do_lower_case", bool, True,
+               "Whether to lower case the input text. Should be True for uncased models and False for cased models.")
+data_g.add_arg("random_seed", int, 0, "Random seed.")
+data_g.add_arg("num_labels", int, 2, "label number")
+
+data_g.add_arg("max_query_length", int, 64, "Max query length.")
+data_g.add_arg("max_answer_length", int, 100, "Max answer length.")
+
+run_type_g = ArgumentGroup(parser, "run_type", "running type options.")
+run_type_g.add_arg("visualdl_log", bool, False, "If set, use visualdl_log on paddlecloud.")
+run_type_g.add_arg("use_cuda", bool, True, "If set, use GPU for training.")
+run_type_g.add_arg("is_distributed", bool, False, "If set, then start distributed training.")
+run_type_g.add_arg("use_fast_executor", bool, False, "If set, use fast parallel executor (in experiment).")
+run_type_g.add_arg("num_iteration_per_drop_scope", int, 10, "Iteration intervals to drop scope.")
+run_type_g.add_arg("do_train", bool, False, "Whether to perform training.")
+run_type_g.add_arg("do_val", bool, False, "Whether to perform evaluation on dev data set.")
+run_type_g.add_arg("do_test", bool, False, "Whether to perform evaluation on test data set.")
+run_type_g.add_arg("do_pred", bool, False, "Whether to predict on test data set.")
+run_type_g.add_arg("pred_save", str, "./output/predict/test", "Whether to predict on test data set.")
+run_type_g.add_arg("use_multi_gpu_test", bool, False, "Whether to perform evaluation using multiple gpu cards")
+run_type_g.add_arg("eval_mertrics", str, "simple_accuracy", "eval_mertrics")
+# yapf: enable
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/args/pretrain_args.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/args/pretrain_args.py
new file mode 100644
index 000000000..5cbc1b35f
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/args/pretrain_args.py
@@ -0,0 +1,100 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
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+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import argparse
+from utils.args import ArgumentGroup
+
+# yapf: disable
+parser = argparse.ArgumentParser(__doc__)
+model_g = ArgumentGroup(parser, "model", "model configuration and paths.")
+model_g.add_arg("init_checkpoint", str, None, "Init checkpoint to resume training from.")
+model_g.add_arg("init_pretraining_params", str, None,
+                "Init pre-training params which preforms fine-tuning from. If the "
+                "arg 'init_checkpoint' has been set, this argument wouldn't be valid.")
+model_g.add_arg("checkpoints", str, "checkpoints", "Path to save checkpoints.")
+model_g.add_arg("weight_sharing", bool, True, "If set, share weights between word embedding and masked lm.")
+model_g.add_arg("roberta_vocab_file", str, './model_files/dict/roberta_base_en.vocab.txt', "roberta vocab")
+model_g.add_arg("encoder_json_file", str, './model_files/dict/roberta_base_en.encoder.json', 'bpt map')
+model_g.add_arg("vocab_bpe_file", str, './model_files/dict/roberta_base_en.vocab.bpe', "vocab bpe")
+model_g.add_arg("synclm_config_path", str, "./model_files/config/roberta_base_en.json",
+                "The file to save roberta configuration.")
+
+train_g = ArgumentGroup(parser, "training", "training options.")
+train_g.add_arg("epoch", int, 100, "Number of epoches for training.")
+train_g.add_arg("learning_rate", float, 0.0001, "Learning rate used to train with warmup.")
+train_g.add_arg("lr_scheduler", str, "linear_warmup_decay",
+                "scheduler of learning rate.", choices=['linear_warmup_decay', 'noam_decay'])
+train_g.add_arg("weight_decay", float, 0.01, "Weight decay rate for L2 regularizer.")
+train_g.add_arg("num_train_steps", int, 1000000, "Total steps to perform pretraining.")
+train_g.add_arg("warmup_steps", int, 5000, "Total steps to perform warmup when pretraining.")
+train_g.add_arg("save_steps", int, 10000, "The steps interval to save checkpoints.")
+train_g.add_arg("validation_steps", int, 1000, "The steps interval to evaluate model performance.")
+train_g.add_arg("use_fuse", bool, False, "Whether to use fuse_allreduce_ops.")
+train_g.add_arg("nccl_comm_num", int, 1, "NCCL comm num.")
+train_g.add_arg("hierarchical_allreduce_inter_nranks", int, 8, "Hierarchical allreduce inter ranks.")
+train_g.add_arg("use_hierarchical_allreduce", bool, False, "Use hierarchical allreduce or not.")
+train_g.add_arg("use_fp16", bool, False, "Whether to use fp16 mixed precision training.")
+train_g.add_arg("use_dynamic_loss_scaling", bool, False, "Whether to use dynamic loss scaling.")
+train_g.add_arg("init_loss_scaling", float, 1.0,
+                "Loss scaling factor for mixed precision training, only valid when use_fp16 is enabled.")
+train_g.add_arg("init_step", int, 0,
+                "init step for continue train model, only valid when load checkpoint")
+train_g.add_arg("incr_every_n_steps", int, 1000, "Increases loss scaling every n consecutive.")
+train_g.add_arg("decr_every_n_nan_or_inf", int, 2,
+                "Decreases loss scaling every n accumulated steps with nan or inf gradients.")
+train_g.add_arg("incr_ratio", float, 2.0,
+                "The multiplier to use when increasing the loss scaling.")
+train_g.add_arg("decr_ratio", float, 0.8,
+                "The less-than-one-multiplier to use when decreasing.")
+
+# args for adam optimizer
+train_g.add_arg("beta1", float, 0.9, "beta1 for adam")
+train_g.add_arg("beta2", float, 0.98, "beta2 for adam.")
+train_g.add_arg("epsilon", float, 1e-06, "epsilon for adam.")
+
+# args for phrase and tree loss
+train_g.add_arg("att_layer", str, "-1", "attention layer for phrase sample")
+train_g.add_arg("phrase_max_neg_num", int, 10, "the max num of negative samples for phrase sample")
+train_g.add_arg("tree_max_sub_num", int, 10, "the max num of sub nodes for tree sample")
+train_g.add_arg("tree_max_neg_num", int, 10, "the max num of negative samples for tree sample")
+
+
+log_g = ArgumentGroup(parser, "logging", "logging related.")
+log_g.add_arg("skip_steps", int, 10, "The steps interval to print loss.")
+log_g.add_arg("num_iteration_per_drop_scope", int, 10, "The steps to clear temporary variable.")
+log_g.add_arg("verbose", bool, False, "Whether to output verbose log.")
+
+data_g = ArgumentGroup(parser, "data", "Data paths, vocab paths and data processing options")
+data_g.add_arg("train_filelist", str, "", "Path to training filelist.")
+data_g.add_arg("valid_filelist", str, "", "Path to valid filelist.")
+data_g.add_arg("test_filelist", str, "", "Path to test filelist.")
+data_g.add_arg("max_seq_len", int, 512, "Number of words of the longest sequence.")
+data_g.add_arg("batch_size", int, 16, "Total examples' number in batch for training. see also --in_tokens.")
+data_g.add_arg("in_tokens", bool, False,
+               "If set, the batch size will be the maximum number of tokens in one batch. "
+               "Otherwise, it will be the maximum number of examples in one batch.")
+
+run_type_g = ArgumentGroup(parser, "run_type", "running type options.")
+run_type_g.add_arg("visualdl_log", bool, False, "If set, use visualdl_log on paddlecloud.")
+run_type_g.add_arg("is_distributed", bool, False, "If set, then start distributed training.")
+run_type_g.add_arg("use_cuda", bool, True, "If set, use GPU for training.")
+run_type_g.add_arg("use_fast_executor", bool, False, "If set, use fast parallel executor (in experiment).")
+run_type_g.add_arg("do_test", bool, False, "Whether to perform evaluation on test data set.")
+run_type_g.add_arg("random_seed", int, 0, "Random seed.")
+
+# yapf: enable
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/eval/__init__.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/eval/__init__.py
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/eval/glue_eval.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/eval/glue_eval.py
new file mode 100644
index 000000000..469a9e684
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/eval/glue_eval.py
@@ -0,0 +1,259 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""ultis help and eval functions for glue ."""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import time
+import numpy as np
+
+from scipy.stats import pearsonr, spearmanr
+from six.moves import xrange
+import paddle.fluid as fluid
+from functools import partial
+from collections import OrderedDict
+from collections import Counter
+
+
+def matthews_corrcoef(preds, labels):
+    """matthews_corrcoef"""
+    preds = np.array(preds)
+    labels = np.array(labels)
+    tp = np.sum((labels == 1) & (preds == 1))
+    tn = np.sum((labels == 0) & (preds == 0))
+    fp = np.sum((labels == 0) & (preds == 1))
+    fn = np.sum((labels == 1) & (preds == 0))
+
+    mcc = ((tp * tn) - (fp * fn)) / np.sqrt((tp + fp) * (tp + fn) * (tn + fp) * (tn + fn))
+    ret = OrderedDict()
+    ret['mat_cor'] = mcc
+    ret['key_eval'] = "mat_cor"
+    return ret
+
+
+def f1_score(preds, labels):
+    """f1_score"""
+    preds = np.array(preds)
+    labels = np.array(labels)
+
+    tp = np.sum((labels == 1) & (preds == 1))
+    tn = np.sum((labels == 0) & (preds == 0))
+    fp = np.sum((labels == 0) & (preds == 1))
+    fn = np.sum((labels == 1) & (preds == 0))
+    p = tp / (tp + fp)
+    r = tp / (tp + fn)
+    f1 = (2 * p * r) / (p + r + 1e-8)
+    ret = OrderedDict()
+    ret['f1'] = f1
+    ret['key_eval'] = "f1"
+    return ret
+
+
+def pearson_and_spearman(preds, labels):
+    """pearson_and_spearman"""
+    preds = np.array(preds)
+    labels = np.array(labels)
+
+    pearson_corr = pearsonr(preds, labels)[0]
+    spearman_corr = spearmanr(preds, labels)[0]
+    ret = OrderedDict()
+    ret['pearson'] = pearson_corr
+    ret['spearmanr'] = spearman_corr
+    ret['p_and_sp'] = (pearson_corr + spearman_corr) / 2
+    ret['key_eval'] = "p_and_sp"
+    return ret
+
+
+def acc_and_f1(preds, labels):
+    """acc_and_f1"""
+    preds = np.array(preds)
+    labels = np.array(labels)
+
+    acc = simple_accuracy(preds, labels)['acc']
+    f1 = f1_score(preds, labels)['f1']
+
+    ret = OrderedDict()
+    ret['acc'] = acc
+    ret['f1'] = f1
+    ret['acc_and_f1'] = (acc + f1) / 2
+    ret['key_eval'] = "acc_and_f1"
+    return ret
+
+
+def simple_accuracy(preds, labels):
+    """simple_accuracy"""
+    preds = np.array(preds)
+    labels = np.array(labels)
+    acc = (preds == labels).mean()
+    ret = OrderedDict()
+    ret['acc'] = acc
+    ret['key_eval'] = "acc"
+    return ret
+
+
+def evaluate_mrr(preds):
+    """evaluate_mrr"""
+    last_qid = None
+    total_mrr = 0.0
+    qnum = 0.0
+    rank = 0.0
+    correct = False
+    for qid, score, label in preds:
+        if qid != last_qid:
+            rank = 0.0
+            qnum += 1
+            correct = False
+            last_qid = qid
+
+        rank += 1
+        if not correct and label != 0:
+            total_mrr += 1.0 / rank
+            correct = True
+
+    return total_mrr / qnum
+
+
+def evaluate_map(preds):
+    """evaluate_map"""
+
+    def singe_map(st, en):
+        """singe_map"""
+        total_p = 0.0
+        correct_num = 0.0
+        for index in xrange(st, en):
+            if int(preds[index][2]) != 0:
+                correct_num += 1
+                total_p += correct_num / (index - st + 1)
+        if int(correct_num) == 0:
+            return 0.0
+        return total_p / correct_num
+
+    last_qid = None
+    total_map = 0.0
+    qnum = 0.0
+    st = 0
+    for i in xrange(len(preds)):
+        qid = preds[i][0]
+        if qid != last_qid:
+            qnum += 1
+            if last_qid is not None:
+                total_map += singe_map(st, i)
+            st = i
+            last_qid = qid
+
+    total_map += singe_map(st, len(preds))
+    return total_map / qnum
+
+
+def entity_typing_accuracy(out, l):
+
+    def f1(p, r):
+        if r == 0.:
+            return 0.
+        return 2 * p * r / float(p + r)
+
+    def loose_macro(true, pred):
+        num_entities = len(true)
+        p = 0.
+        r = 0.
+        for true_labels, predicted_labels in zip(true, pred):
+            if len(predicted_labels) > 0:
+                p += len(set(predicted_labels).intersection(set(true_labels))) / float(len(predicted_labels))
+            if len(true_labels):
+                r += len(set(predicted_labels).intersection(set(true_labels))) / float(len(true_labels))
+        precision = p / num_entities
+        recall = r / num_entities
+        return precision, recall, f1(precision, recall)
+
+    def loose_micro(true, pred):
+        num_predicted_labels = 0.
+        num_true_labels = 0.
+        num_correct_labels = 0.
+        for true_labels, predicted_labels in zip(true, pred):
+            num_predicted_labels += len(predicted_labels)
+            num_true_labels += len(true_labels)
+            num_correct_labels += len(set(predicted_labels).intersection(set(true_labels)))
+        if num_predicted_labels > 0:
+            precision = num_correct_labels / num_predicted_labels
+        else:
+            precision = 0.
+        recall = num_correct_labels / num_true_labels
+        return precision, recall, f1(precision, recall)
+
+    cnt = 0
+    y1 = []
+    y2 = []
+    for x1, x2 in zip(out, l):
+        yy1 = []
+        yy2 = []
+        top = max(x1)
+        for i in range(len(x1)):
+            # if x1[i] > 0 or x1[i] == top:
+            if x1[i] > 0:
+                yy1.append(i)
+            if x2[i] > 0:
+                yy2.append(i)
+        y1.append(yy1)
+        y2.append(yy2)
+        cnt += set(yy1) == set(yy2)
+    micro = loose_micro(y2, y1)
+    macro = loose_macro(y2, y1)
+    ret = {
+        'cnt': cnt,
+        'micro_p': micro[0],
+        'micro_r': micro[1],
+        'micro_f1': micro[2],
+        'macro_p': macro[0],
+        'macro_r': macro[1],
+        'macro_f1': macro[2],
+        'key_eval': "micro_f1"
+    }
+    return ret
+
+
+def micro_f1_tacred(preds, labels):
+    preds = np.argmax(preds, axis=1)
+    correct_by_relation = Counter()
+    guessed_by_relation = Counter()
+    gold_by_relation = Counter()
+
+    NO_RELATION = 28
+    for guess, gold in zip(preds, labels):
+        gold = gold.item()
+        if gold == NO_RELATION and guess == NO_RELATION:
+            pass
+        elif gold == NO_RELATION and guess != NO_RELATION:
+            guessed_by_relation[guess] += 1
+        elif gold != NO_RELATION and guess == NO_RELATION:
+            gold_by_relation[gold] += 1
+        elif gold != NO_RELATION and guess != NO_RELATION:
+            guessed_by_relation[guess] += 1
+            gold_by_relation[gold] += 1
+            if gold == guess:
+                correct_by_relation[guess] += 1
+
+    prec_micro = 1.0
+    if sum(guessed_by_relation.values()) > 0:
+        prec_micro = float(sum(correct_by_relation.values())) / float(sum(guessed_by_relation.values()))
+    recall_micro = 0.0
+    if sum(gold_by_relation.values()) > 0:
+        recall_micro = float(sum(correct_by_relation.values())) / float(sum(gold_by_relation.values()))
+    f1_micro = 0.0
+    if prec_micro + recall_micro > 0.0:
+        f1_micro = 2.0 * prec_micro * recall_micro / (prec_micro + recall_micro)
+
+    ret = {"prec_micro": prec_micro, "recall_micro": recall_micro, "f1_micro": f1_micro, 'key_eval': "f1_micro"}
+    return ret
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/finetune/__init__.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/finetune/__init__.py
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/finetune/classifier.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/finetune/classifier.py
new file mode 100644
index 000000000..c23b95e0b
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/finetune/classifier.py
@@ -0,0 +1,154 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
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+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""Model for classifier."""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import time
+import numpy as np
+
+from six.moves import xrange
+import paddle.fluid as fluid
+from model.synclm import SynCLMModel
+from eval import glue_eval
+from collections import OrderedDict
+from utils.utils import print_eval_log
+
+
+def create_model(args, pyreader_name, ernie_config, is_prediction=False):
+    stype = 'int64'
+    pyreader = fluid.layers.py_reader(capacity=50,
+                                      shapes=[[-1, args.max_seq_len, 1], [-1, args.max_seq_len, 1],
+                                              [-1, args.max_seq_len, 1], [-1, args.max_seq_len, 1], [-1, 1], [-1, 1]],
+                                      dtypes=[stype, stype, stype, 'float32', stype, stype],
+                                      lod_levels=[0, 0, 0, 0, 0, 0],
+                                      name=pyreader_name,
+                                      use_double_buffer=True)
+
+    (src_ids, sent_ids, pos_ids, input_mask, labels, qids) = fluid.layers.read_file(pyreader)
+
+    emb_ids = {"word_embedding": src_ids, "sent_embedding": sent_ids, "pos_embedding": pos_ids}
+    synclm = SynCLMModel(emb_ids=emb_ids, input_mask=input_mask, config=ernie_config)
+
+    cls_feats = synclm.get_pooled_output()
+    cls_feats = fluid.layers.dropout(x=cls_feats, dropout_prob=0.1, dropout_implementation="upscale_in_train")
+
+    cls_params_name = ["cls_out_%d_w" % args.num_labels, "cls_out_%d_b" % args.num_labels]
+    logits = fluid.layers.fc(input=cls_feats,
+                             size=args.num_labels,
+                             param_attr=fluid.ParamAttr(name=cls_params_name[0],
+                                                        initializer=fluid.initializer.TruncatedNormal(scale=0.02)),
+                             bias_attr=fluid.ParamAttr(name=cls_params_name[1],
+                                                       initializer=fluid.initializer.Constant(0.)))
+
+    if is_prediction:
+        probs = fluid.layers.softmax(logits)
+        feed_targets_name = [src_ids.name, pos_ids.name, sent_ids.name, input_mask.name]
+        return pyreader, probs, feed_targets_name
+
+    ce_loss, probs = fluid.layers.softmax_with_cross_entropy(logits=logits, label=labels, return_softmax=True)
+
+    loss = fluid.layers.mean(x=ce_loss)
+
+    num_seqs = fluid.layers.create_tensor(dtype='int64')
+    accuracy = fluid.layers.accuracy(input=probs, label=labels, total=num_seqs)
+
+    graph_vars = {
+        "loss": loss,
+        "probs": probs,
+        "accuracy": accuracy,
+        "labels": labels,
+        "num_seqs": num_seqs,
+        "qids": qids
+    }
+
+    return pyreader, graph_vars
+
+
+def predict(exe, test_program, test_pyreader, graph_vars, dev_count=1):
+    test_pyreader.start()
+    qids, scores, probs, preds = [], [], [], []
+
+    fetch_list = [graph_vars["probs"].name, graph_vars["qids"].name]
+
+    while True:
+        try:
+            if dev_count == 1:
+                np_probs, np_qids = exe.run(program=test_program, fetch_list=fetch_list)
+            else:
+                np_probs, np_qids = exe.run(fetch_list=fetch_list)
+
+            qids.extend(np_qids.reshape(-1).tolist())
+            np_preds = np.argmax(np_probs, axis=1).astype(np.float32)
+            preds.extend(np_preds)
+            probs.append(np_probs)
+
+        except fluid.core.EOFException:
+            test_pyreader.reset()
+            break
+
+    probs = np.concatenate(probs, axis=0).reshape([len(qids), -1])
+    return qids, preds, probs
+
+
+def evaluate(args, exe, test_program, test_pyreader, graph_vars, eval_phase):
+
+    total_cost, total_num_seqs = 0.0, 0.0
+    qids, labels, scores, preds = [], [], [], []
+
+    test_pyreader.start()
+    time_begin = time.time()
+
+    fetch_list = [
+        graph_vars["loss"].name, graph_vars["probs"].name, graph_vars["labels"].name, graph_vars["num_seqs"].name,
+        graph_vars["qids"].name
+    ]
+    while True:
+        try:
+            np_loss, np_probs, np_labels, np_num_seqs, np_qids = exe.run(
+                program=test_program, fetch_list=fetch_list) \
+                        if not args.use_multi_gpu_test else exe.run(fetch_list=fetch_list)
+            total_cost += np.sum(np_loss * np_num_seqs)
+            total_num_seqs += np.sum(np_num_seqs)
+            labels.extend(np_labels.reshape((-1)).tolist())
+            if np_qids is not None:
+                qids.extend(np_qids.reshape(-1).tolist())
+            scores.extend(np_probs[:, 1].reshape(-1).tolist())
+            np_preds = list(np.argmax(np_probs, axis=1).astype(np.float32))
+            preds.extend([float(val) for val in np_preds])
+        except fluid.core.EOFException:
+            test_pyreader.reset()
+            break
+    time_end = time.time()
+    ret = OrderedDict()
+    ret['phase'] = eval_phase
+    ret['loss'] = round(total_cost / total_num_seqs, 4)
+    ret['data_num'] = total_num_seqs
+    ret['used_time'] = round(time_end - time_begin, 4)
+
+    metrics = OrderedDict()
+    metrics["acc_and_f1"] = glue_eval.acc_and_f1
+    metrics["simple_accuracy"] = glue_eval.simple_accuracy
+    metrics["matthews_corrcoef"] = glue_eval.matthews_corrcoef
+
+    if args.eval_mertrics in metrics:
+        ret_metric = metrics[args.eval_mertrics](preds, labels)
+        ret.update(ret_metric)
+        print_eval_log(ret)
+    else:
+        raise ValueError('unsupported metric {}'.format(args.eval_mertrics))
+
+    return ret
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/finetune/regression.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/finetune/regression.py
new file mode 100644
index 000000000..a37efae7f
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/finetune/regression.py
@@ -0,0 +1,146 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
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+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""Model for regression."""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import time
+import numpy as np
+
+from six.moves import xrange
+import paddle.fluid as fluid
+from model.synclm import SynCLMModel
+from eval import glue_eval
+from collections import OrderedDict
+from utils.utils import print_eval_log
+
+
+def create_model(args, pyreader_name, ernie_config, is_prediction=False):
+    stype = 'int64'
+    pyreader = fluid.layers.py_reader(capacity=50,
+                                      shapes=[[-1, args.max_seq_len, 1], [-1, args.max_seq_len, 1],
+                                              [-1, args.max_seq_len, 1], [-1, args.max_seq_len, 1], [-1, 1], [-1, 1]],
+                                      dtypes=[stype, stype, stype, 'float32', 'float32', stype],
+                                      lod_levels=[0, 0, 0, 0, 0, 0],
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+    (src_ids, sent_ids, pos_ids, input_mask, labels, qids) = fluid.layers.read_file(pyreader)
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+    cls_feats = synclm.get_pooled_output()
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+
+    if is_prediction:
+        probs = fluid.layers.softmax(logits)
+        feed_targets_name = [src_ids.name, pos_ids.name, sent_ids.name, input_mask.name]
+        return pyreader, probs, feed_targets_name
+
+    cost = fluid.layers.square_error_cost(input=logits, label=labels)
+
+    loss = fluid.layers.mean(x=cost)
+
+    num_seqs = fluid.layers.create_tensor(dtype='int64')
+
+    graph_vars = {"loss": loss, "probs": logits, "labels": labels, "num_seqs": num_seqs, "qids": qids}
+    return pyreader, graph_vars
+
+
+def predict(exe, test_program, test_pyreader, graph_vars, dev_count=1):
+    test_pyreader.start()
+    qids, scores, probs, preds = [], [], [], []
+
+    fetch_list = [graph_vars["probs"].name, graph_vars["qids"].name]
+
+    while True:
+        try:
+            if dev_count == 1:
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+            qids.extend(np_qids.reshape(-1).tolist())
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+def evaluate(args, exe, test_program, test_pyreader, graph_vars, eval_phase):
+
+    total_cost, total_num_seqs = 0.0, 0.0
+    qids, labels, scores, preds = [], [], [], []
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+            total_cost += np.sum(np_loss * len(np_loss))
+            total_num_seqs += np.sum(len(np_loss))
+            labels.extend(np_labels.reshape((-1)).tolist())
+            if np_qids is not None:
+                qids.extend(np_qids.reshape(-1).tolist())
+            scores.extend(np_probs.reshape(-1).tolist())
+            # np_preds = list(np.argmax(np_probs, axis=1).astype(np.float32))
+            # preds.extend([float(val) for val in np_preds])
+        except fluid.core.EOFException:
+            test_pyreader.reset()
+            break
+    time_end = time.time()
+    ret = OrderedDict()
+    ret['phase'] = eval_phase
+    ret['loss'] = round(total_cost / total_num_seqs, 4)
+    ret['data_num'] = total_num_seqs
+    ret['used_time'] = round(time_end - time_begin, 4)
+
+    metrics = OrderedDict()
+    metrics["acc_and_f1"] = glue_eval.acc_and_f1
+    metrics["simple_accuracy"] = glue_eval.simple_accuracy
+    metrics["matthews_corrcoef"] = glue_eval.matthews_corrcoef
+    metrics["pearson_and_spearman"] = glue_eval.pearson_and_spearman
+
+    if args.eval_mertrics in metrics:
+        ret_metric = metrics[args.eval_mertrics](scores, labels)
+        ret.update(ret_metric)
+        print_eval_log(ret)
+    else:
+        raise ValueError('unsupported metric {}'.format(args.eval_mertrics))
+
+    return ret
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/launch.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/launch.py
new file mode 100644
index 000000000..60fb03abf
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/launch.py
@@ -0,0 +1,146 @@
+"""
+launch for multi process training
+"""
+import sys
+import subprocess
+import os
+import copy
+import argparse
+
+from utils.args import ArgumentGroup, print_arguments
+
+# yapf: disable
+parser = argparse.ArgumentParser(__doc__)
+multip_g = ArgumentGroup(parser, "multiprocessing",
+                         "start paddle training using multi-processing mode.")
+multip_g.add_arg("node_ips", str, None,
+                 "paddle trainer ips")
+multip_g.add_arg("node_id", int, None,
+                 "the trainer id of the node for multi-node distributed training.")
+multip_g.add_arg("print_config", bool, True,
+                 "print the config of multi-processing mode.")
+multip_g.add_arg("current_node_ip", str, None,
+                 "the ip of current node.")
+multip_g.add_arg("split_log_path", str, "log",
+                 "log path for each trainer.")
+multip_g.add_arg("log_prefix", str, "",
+                 "the prefix name of job log.")
+multip_g.add_arg("nproc_per_node", int, 8,
+                 "the number of process to use on each node.")
+multip_g.add_arg("selected_gpus", str, "0,1,2,3,4,5,6,7",
+                 "the gpus selected to use.")
+multip_g.add_arg("training_script", str, None, "the program/script to be lauched "
+                                               "in parallel followed by all the arguments", positional_arg=True)
+multip_g.add_arg("training_script_args", str, None,
+                 "training script args", positional_arg=True, nargs=argparse.REMAINDER)
+
+
+# yapf: enable
+
+
+def start_procs(args):
+    """
+        start_procs
+    """
+    default_env = os.environ.copy()
+
+    node_id = args.node_id
+    print(args.node_ips)
+    node_ips = [x.strip() for x in args.node_ips.split(',')]
+    current_ip = args.current_node_ip
+    num_nodes = len(node_ips)
+    selected_gpus = [x.strip() for x in args.selected_gpus.split(',')]
+    selected_gpu_num = len(selected_gpus)
+    start_port = int(default_env['PADDLE_PORT'])
+    all_trainer_endpoints = ""
+    for ip in node_ips:
+        cur_port = start_port + 1
+        for i in range(args.nproc_per_node):
+            cur_port += 1
+            if all_trainer_endpoints != "":
+                all_trainer_endpoints += ","
+            all_trainer_endpoints += "%s:%d" % (ip, cur_port)
+
+    nranks = num_nodes * args.nproc_per_node
+    gpus_per_proc = args.nproc_per_node % selected_gpu_num
+    if gpus_per_proc == 0:
+        gpus_per_proc = selected_gpu_num // args.nproc_per_node
+    else:
+        gpus_per_proc = selected_gpu_num // args.nproc_per_node + 1
+
+    selected_gpus_per_proc = [selected_gpus[i:i + gpus_per_proc]
+                              for i in range(0, len(selected_gpus), gpus_per_proc)]
+
+    if args.print_config:
+        print("all_trainer_endpoints: ", all_trainer_endpoints,
+              ", node_id: ", node_id,
+              ", current_ip: ", current_ip,
+              ", num_nodes: ", num_nodes,
+              ", node_ips: ", node_ips,
+              ", gpus_per_proc: ", gpus_per_proc,
+              ", selected_gpus_per_proc: ", selected_gpus_per_proc,
+              ", nranks: ", nranks)
+
+    current_env = copy.copy(default_env)
+    procs = []
+    cmds = []
+    log_fns = []
+    cur_port = start_port + 1
+    for i in range(0, args.nproc_per_node):
+        trainer_id = node_id * args.nproc_per_node + i
+        cur_port += 1
+        current_env.update({
+            "FLAGS_selected_gpus": "%s" % ",".join([str(s) for s in selected_gpus_per_proc[i]]),
+            "PADDLE_TRAINER_ID": "%d" % trainer_id,
+            "PADDLE_CURRENT_ENDPOINT": "%s:%d" % (current_ip, cur_port),
+            "PADDLE_TRAINERS_NUM": "%d" % nranks,
+            "PADDLE_TRAINER_ENDPOINTS": all_trainer_endpoints,
+            "PADDLE_NODES_NUM": "%d" % num_nodes
+        })
+        print(
+            "output:", {
+                "FLAGS_selected_gpus": "%s" % ",".join([str(s) for s in selected_gpus_per_proc[i]]),
+                "PADDLE_TRAINER_ID": "%d" % trainer_id,
+                "PADDLE_CURRENT_ENDPOINT": "%s:%d" % (current_ip, cur_port),
+                "PADDLE_TRAINERS_NUM": "%d" % nranks,
+                "PADDLE_TRAINER_ENDPOINTS": all_trainer_endpoints,
+                "PADDLE_NODES_NUM": "%d" % num_nodes
+            })
+
+        cmd = [sys.executable, "-u",
+               args.training_script] + args.training_script_args
+        cmds.append(cmd)
+        print("cmd",cmd)
+        if args.split_log_path:
+            fn = open("%s/%sjob.log.%d" % (args.split_log_path, args.log_prefix, trainer_id), "a")
+            log_fns.append(fn)
+            process = subprocess.Popen(cmd, env=current_env, stdout=fn, stderr=fn)
+        else:
+            process = subprocess.Popen(cmd, env=current_env)
+        procs.append(process)
+
+    for i in range(len(procs)):
+        proc = procs[i]
+        proc.wait()
+        if len(log_fns) > 0:
+            log_fns[i].close()
+        if proc.returncode != 0:
+            raise subprocess.CalledProcessError(returncode=procs[i].returncode,
+                                                cmd=cmds[i])
+        else:
+            print("proc %d finsh" % i)
+    print("run success")
+
+
+def main(args):
+    """
+        main_func
+    """
+    if args.print_config:
+        print_arguments(args)
+    start_procs(args)
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    lanch_args = parser.parse_args()
+    main(lanch_args)
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/model/__init__.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/model/__init__.py
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/model/roberta_tokenization.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/model/roberta_tokenization.py
new file mode 100644
index 000000000..e74213a48
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/model/roberta_tokenization.py
@@ -0,0 +1,616 @@
+#!/usr/bin/env python
+# -*- coding: utf-8 -*-
+#
+# Copyright (c) 2019 Baidu.com, Inc. All Rights Reserved
+#
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import collections
+import unicodedata
+import six
+import os
+import json
+import regex as re
+from functools import lru_cache
+import numpy as np
+
+
+def convert_to_unicode(text):
+    """Converts `text` to Unicode (if it's not already), assuming utf-8 input."""
+    if six.PY3:
+        if isinstance(text, str):
+            return text
+        elif isinstance(text, bytes):
+            try:
+                return text.decode("utf-8", "ignore")
+            except:
+                return text.decode("gb18030", "ignore")
+        else:
+            raise ValueError("Unsupported string type: %s" % (type(text)))
+    elif six.PY2:
+        if isinstance(text, str):
+            try:
+                return text.decode("utf-8", "ignore")
+            except:
+                return text.decode("gb18030", "ignore")
+        elif isinstance(text, unicode):
+            return text
+        else:
+            raise ValueError("Unsupported string type: %s" % (type(text)))
+    else:
+        raise ValueError("Not running on Python2 or Python 3?")
+
+
+def printable_text(text):
+    """Returns text encoded in a way suitable for print or `tf.logging`."""
+
+    # These functions want `str` for both Python2 and Python3, but in one case
+    # it's a Unicode string and in the other it's a byte string.
+    if six.PY3:
+        if isinstance(text, str):
+            return text
+        elif isinstance(text, bytes):
+            return text.decode("utf-8", "ignore")
+        else:
+            raise ValueError("Unsupported string type: %s" % (type(text)))
+    elif six.PY2:
+        if isinstance(text, str):
+            return text
+        elif isinstance(text, unicode):
+            return text.encode("utf-8")
+        else:
+            raise ValueError("Unsupported string type: %s" % (type(text)))
+    else:
+        raise ValueError("Not running on Python2 or Python 3?")
+
+
+def load_vocab(vocab_file):
+    """Loads a vocabulary file into a dictionary."""
+    vocab = collections.OrderedDict()
+    fin = open(vocab_file)
+    for num, line in enumerate(fin):
+        items = convert_to_unicode(line.strip()).split("\t")
+        if len(items) > 2:
+            break
+        token = items[0]
+        index = items[1] if len(items) == 2 else num
+        token = token.strip()
+        vocab[token] = int(index)
+    return vocab
+
+
+def convert_by_vocab(vocab, items):
+    """Converts a sequence of [tokens|ids] using the vocab."""
+    output = []
+    for item in items:
+        output.append(vocab[item])
+    return output
+
+
+def convert_tokens_to_ids(vocab, tokens):
+    """convert tokens to vocab ids"""
+    return convert_by_vocab(vocab, tokens)
+
+
+def convert_ids_to_tokens(inv_vocab, ids):
+    """convert vocab ids to tokens"""
+    return convert_by_vocab(inv_vocab, ids)
+
+
+def whitespace_tokenize(text):
+    """Runs basic whitespace cleaning and splitting on a peice of text."""
+    text = text.strip()
+    if not text:
+        return []
+    tokens = text.split()
+    return tokens
+
+
+@lru_cache()
+def bytes_to_unicode():
+    """
+    Returns list of utf-8 byte and a corresponding list of unicode strings.
+    The reversible bpe codes work on unicode strings.
+    This means you need a large # of unicode characters in your vocab if you want to avoid UNKs.
+    When you're at something like a 10B token dataset you end up needing around 5K for decent coverage.
+    This is a signficant percentage of your normal, say, 32K bpe vocab.
+    To avoid that, we want lookup tables between utf-8 bytes and unicode strings.
+    And avoids mapping to whitespace/control characters the bpe code barfs on.
+    """
+    bs = list(range(33, 126 + 1)) + list(range(161, 172 + 1)) + list(range(174, 255 + 1))
+    cs = bs[:]
+    n = 0
+    for b in range(2**8):
+        if b not in bs:
+            bs.append(b)
+            cs.append(2**8 + n)
+            n += 1
+    cs = [chr(n) for n in cs]
+    return dict(zip(bs, cs))
+
+
+def get_pairs(word):
+    """Return set of symbol pairs in a word.
+    Word is represented as tuple of symbols (symbols being variable-length strings).
+    """
+    pairs = set()
+    prev_char = word[0]
+    for char in word[1:]:
+        pairs.add((prev_char, char))
+        prev_char = char
+    return pairs
+
+
+class Tokenizer(object):
+    """RoBERTa Tokenizer"""
+
+    def __init__(self, encoder, bpe_merges, errors='replace'):
+        self.encoder = encoder
+        self.decoder = {v: k for k, v in self.encoder.items()}
+        self.errors = errors  # how to handle errors in decoding
+        self.byte_encoder = bytes_to_unicode()
+        self.byte_decoder = {v: k for k, v in self.byte_encoder.items()}
+        self.bpe_ranks = dict(zip(bpe_merges, range(len(bpe_merges))))
+        self.cache = {}
+
+        # Should haved added re.IGNORECASE so BPE merges can happen for capitalized versions of contractions
+        self.pat = re.compile(r"""'s|'t|'re|'ve|'m|'ll|'d| ?\p{L}+| ?\p{N}+| ?[^\s\p{L}\p{N}]+|\s+(?!\S)|\s+""")
+        self.int_token = re.compile(r"^[0-9]+$")
+
+    def bpe(self, token):
+        """bpe tokenizing"""
+        if token in self.cache:
+            return self.cache[token]
+        word = tuple(token)
+        pairs = get_pairs(word)
+
+        if not pairs:
+            return token
+
+        while True:
+            bigram = min(pairs, key=lambda pair: self.bpe_ranks.get(pair, float('inf')))
+            if bigram not in self.bpe_ranks:
+                break
+            first, second = bigram
+            new_word = []
+            i = 0
+            while i < len(word):
+                try:
+                    j = word.index(first, i)
+                    new_word.extend(word[i:j])
+                    i = j
+                except:
+                    new_word.extend(word[i:])
+                    break
+
+                if word[i] == first and i < len(word) - 1 and word[i + 1] == second:
+                    new_word.append(first + second)
+                    i += 2
+                else:
+                    new_word.append(word[i])
+                    i += 1
+            new_word = tuple(new_word)
+            word = new_word
+            if len(word) == 1:
+                break
+            else:
+                pairs = get_pairs(word)
+        word = ' '.join(word)
+        self.cache[token] = word
+        return word
+
+    def encode(self, text):
+        """bpe encoding"""
+        bpe_tokens = []
+        for token in re.findall(self.pat, text):
+            token = ''.join(self.byte_encoder[b] for b in token.encode('utf-8'))
+            bpe_tokens.extend(self.encoder[bpe_token] for bpe_token in self.bpe(token).split(' '))
+        return bpe_tokens
+
+    def decode(self, tokens):
+        """bpe decoding"""
+        decoded_tokens = []
+        for token in tokens:
+            if self.int_token.match(str(token)):
+                decoded_tokens.append(self.decoder[int(token)])
+            else:
+                decoded_tokens.append(str(token))
+        text = ''.join(decoded_tokens)
+        text = bytearray([self.byte_decoder[c] for c in text]).decode('utf-8', errors=self.errors)
+        return text
+
+    def decode_token(self, token):
+        if self.int_token.match(str(token)):
+            token = self.decoder[int(token)]
+        else:
+            token = str(token)
+        text = bytearray([self.byte_decoder[c] for c in token]).decode('utf-8', errors=self.errors)
+        return text
+
+
+class GptBpeTokenizer(object):
+    """GptBpeTokenizer"""
+
+    def __init__(self, vocab_file=None, encoder_json_file=None, vocab_bpe_file=None, do_lower_case=True):
+        if vocab_file is None:
+            vocab_file = "./model_files/dict/roberta_base_en.vocab.txt"
+        if encoder_json_file is None:
+            encoder_json_file = "./model_files/dict/roberta_base_en.encoder.json"
+        if vocab_bpe_file is None:
+            vocab_bpe_file = "./model_files/dict/roberta_base_en.vocab.bpe"
+
+        with open(encoder_json_file, 'r') as f:
+            encoder = json.load(f)
+        with open(vocab_bpe_file, 'r', encoding="utf-8") as f:
+            bpe_data = f.read()
+
+        bpe_merges = [tuple(merge_str.split()) for merge_str in bpe_data.split('\n')[1:-1]]
+        self.gptbpe_tokenizer = Tokenizer(encoder=encoder, bpe_merges=bpe_merges)
+        self.vocab = load_vocab(vocab_file)
+        self.inv_vocab = {v: k for k, v in self.vocab.items()}
+
+        self.cls_token = '[CLS]'
+        self.pad_token = '[PAD]'
+        self.sep_token = '[SEP]'
+        self.unk_token = '[UNK]'
+        self.mask_token = '[MASK]'
+        self.single_modal = 'madeupword0000'
+        self.multi_modal = 'madeupword0001'
+
+        self.cls_token_id = self.vocab['[CLS]']
+        self.pad_token_id = self.vocab['[PAD]']
+        self.sep_token_id = self.vocab['[SEP]']
+        self.unk_token_id = self.vocab['[UNK]']
+        self.mask_token_id = self.vocab['[MASK]']
+        self.single_modal_id = self.vocab['madeupword0000']
+        self.multi_modal_id = self.vocab['madeupword0001']
+
+    def tokenize(self, text):
+        """tokenize text to a list of tokens"""
+        return [str(token) for token in self.gptbpe_tokenizer.encode(text)]
+
+    def convert_tokens_to_ids(self, tokens):
+        """convert tokens to vocab ids"""
+        return convert_by_vocab(self.vocab, tokens)
+
+    def convert_token_to_id(self, token):
+        """convert token to vocab id"""
+        return self.vocab[token]
+
+    def convert_ids_to_tokens(self, ids):
+        """convert vocab ids to tokens"""
+        return convert_by_vocab(self.inv_vocab, ids)
+
+    def convert_id_to_token(self, id):
+        """convert vocab id to token"""
+        return self.inv_vocab[id]
+
+    def vocab_size(self):
+        """get the vocab size"""
+        return len(self.vocab)
+
+
+class FullTokenizer(object):
+    """Runs end-to-end tokenziation."""
+
+    def __init__(self, vocab_file, do_lower_case=True):
+        self.vocab = load_vocab(vocab_file)
+        self.inv_vocab = {v: k for k, v in self.vocab.items()}
+        self.basic_tokenizer = BasicTokenizer(do_lower_case=do_lower_case)
+        self.wordpiece_tokenizer = WordpieceTokenizer(vocab=self.vocab)
+
+    def tokenize(self, text):
+        """tokenize the text"""
+        split_tokens = []
+        for token in self.basic_tokenizer.tokenize(text):
+            for sub_token in self.wordpiece_tokenizer.tokenize(token):
+                split_tokens.append(sub_token)
+
+        return split_tokens
+
+    def convert_tokens_to_ids(self, tokens):
+        """convert tokens to vocab ids"""
+        return convert_by_vocab(self.vocab, tokens)
+
+    def convert_ids_to_tokens(self, ids):
+        """convert vocab ids to tokens"""
+        return convert_by_vocab(self.inv_vocab, ids)
+
+    def merge_subword(self, tokens):
+        ret = []
+        for token in tokens:
+            if token.startswith("##"):
+                real_token = token[2:]
+                if len(ret):
+                    ret[-1] += real_token
+                else:
+                    ret.append(real_token)
+            else:
+                ret.append(token)
+
+        return ret
+
+
+class CharTokenizer(object):
+    """Runs end-to-end tokenziation."""
+
+    def __init__(self, vocab_file, do_lower_case=True):
+        self.vocab = load_vocab(vocab_file)
+        self.inv_vocab = {v: k for k, v in self.vocab.items()}
+        self.wordpiece_tokenizer = WordpieceTokenizer(vocab=self.vocab)
+
+    def tokenize(self, text):
+        """tokenize the text"""
+        split_tokens = []
+        for token in text.lower().split(" "):
+            for sub_token in self.wordpiece_tokenizer.tokenize(token):
+                split_tokens.append(sub_token)
+
+        return split_tokens
+
+    def convert_tokens_to_ids(self, tokens):
+        """convert tokens to vocab ids"""
+        return convert_by_vocab(self.vocab, tokens)
+
+    def convert_ids_to_tokens(self, ids):
+        """convert vocab ids to tokens"""
+        return convert_by_vocab(self.inv_vocab, ids)
+
+
+class BasicTokenizer(object):
+    """Runs basic tokenization (punctuation splitting, lower casing, etc.)."""
+
+    def __init__(self, do_lower_case=True):
+        """Constructs a BasicTokenizer.
+
+        Args:
+            do_lower_case: Whether to lower case the input.
+        """
+        self.do_lower_case = do_lower_case
+
+    def tokenize(self, text):
+        """Tokenizes a piece of text."""
+        text = convert_to_unicode(text)
+        text = self._clean_text(text)
+
+        # This was added on November 1st, 2018 for the multilingual and Chinese
+        # models. This is also applied to the English models now, but it doesn't
+        # matter since the English models were not trained on any Chinese data
+        # and generally don't have any Chinese data in them (there are Chinese
+        # characters in the vocabulary because Wikipedia does have some Chinese
+        # words in the English Wikipedia.).
+        text = self._tokenize_chinese_chars(text)
+
+        orig_tokens = whitespace_tokenize(text)
+        split_tokens = []
+        for token in orig_tokens:
+            if self.do_lower_case:
+                token = token.lower()
+                token = self._run_strip_accents(token)
+            split_tokens.extend(self._run_split_on_punc(token))
+
+        output_tokens = whitespace_tokenize(" ".join(split_tokens))
+        return output_tokens
+
+    def _run_strip_accents(self, text):
+        """Strips accents from a piece of text."""
+        text = unicodedata.normalize("NFD", text)
+        output = []
+        for char in text:
+            cat = unicodedata.category(char)
+            if cat == "Mn":
+                continue
+            output.append(char)
+        return "".join(output)
+
+    def _run_split_on_punc(self, text):
+        """Splits punctuation on a piece of text."""
+        chars = list(text)
+        i = 0
+        start_new_word = True
+        output = []
+        while i < len(chars):
+            char = chars[i]
+            if _is_punctuation(char):
+                output.append([char])
+                start_new_word = True
+            else:
+                if start_new_word:
+                    output.append([])
+                start_new_word = False
+                output[-1].append(char)
+            i += 1
+
+        return ["".join(x) for x in output]
+
+    def _tokenize_chinese_chars(self, text):
+        """Adds whitespace around any CJK character."""
+        output = []
+        for char in text:
+            cp = ord(char)
+            if self._is_chinese_char(cp):
+                output.append(" ")
+                output.append(char)
+                output.append(" ")
+            else:
+                output.append(char)
+        return "".join(output)
+
+    def _is_chinese_char(self, cp):
+        """Checks whether CP is the codepoint of a CJK character."""
+        # This defines a "chinese character" as anything in the CJK Unicode block:
+        #     https://en.wikipedia.org/wiki/CJK_Unified_Ideographs_(Unicode_block)
+        #
+        # Note that the CJK Unicode block is NOT all Japanese and Korean characters,
+        # despite its name. The modern Korean Hangul alphabet is a different block,
+        # as is Japanese Hiragana and Katakana. Those alphabets are used to write
+        # space-separated words, so they are not treated specially and handled
+        # like the all of the other languages.
+        if ((cp >= 0x4E00 and cp <= 0x9FFF) or  #
+            (cp >= 0x3400 and cp <= 0x4DBF) or  #
+            (cp >= 0x20000 and cp <= 0x2A6DF) or  #
+            (cp >= 0x2A700 and cp <= 0x2B73F) or  #
+            (cp >= 0x2B740 and cp <= 0x2B81F) or  #
+            (cp >= 0x2B820 and cp <= 0x2CEAF) or (cp >= 0xF900 and cp <= 0xFAFF) or  #
+            (cp >= 0x2F800 and cp <= 0x2FA1F)):  #
+            return True
+
+        return False
+
+    def _clean_text(self, text):
+        """Performs invalid character removal and whitespace cleanup on text."""
+        output = []
+        for char in text:
+            cp = ord(char)
+            if cp == 0 or cp == 0xfffd or _is_control(char):
+                continue
+            if _is_whitespace(char):
+                output.append(" ")
+            else:
+                output.append(char)
+        return "".join(output)
+
+
+class WordpieceTokenizer(object):
+    """Runs WordPiece tokenziation."""
+
+    def __init__(self, vocab, unk_token="[UNK]", max_input_chars_per_word=100):
+        self.vocab = vocab
+        self.unk_token = unk_token
+        self.max_input_chars_per_word = max_input_chars_per_word
+
+    def tokenize(self, text):
+        """Tokenizes a piece of text into its word pieces.
+
+        This uses a greedy longest-match-first algorithm to perform tokenization
+        using the given vocabulary.
+
+        For example:
+            input = "unaffable"
+            output = ["un", "##aff", "##able"]
+
+        Args:
+            text: A single token or whitespace separated tokens. This should have
+                already been passed through `BasicTokenizer.
+
+        Returns:
+            A list of wordpiece tokens.
+        """
+
+        text = convert_to_unicode(text)
+
+        output_tokens = []
+        for token in whitespace_tokenize(text):
+            chars = list(token)
+            if len(chars) > self.max_input_chars_per_word:
+                output_tokens.append(self.unk_token)
+                continue
+
+            is_bad = False
+            start = 0
+            sub_tokens = []
+            while start < len(chars):
+                end = len(chars)
+                cur_substr = None
+                while start < end:
+                    substr = "".join(chars[start:end])
+                    if start > 0:
+                        substr = "##" + substr
+                    if substr in self.vocab:
+                        cur_substr = substr
+                        break
+                    end -= 1
+                if cur_substr is None:
+                    is_bad = True
+                    break
+                sub_tokens.append(cur_substr)
+                start = end
+
+            if is_bad:
+                output_tokens.append(self.unk_token)
+            else:
+                output_tokens.extend(sub_tokens)
+        return output_tokens
+
+
+def _is_whitespace(char):
+    """Checks whether `chars` is a whitespace character."""
+    # \t, \n, and \r are technically contorl characters but we treat them
+    # as whitespace since they are generally considered as such.
+    if char == " " or char == "\t" or char == "\n" or char == "\r":
+        return True
+    cat = unicodedata.category(char)
+    if cat == "Zs":
+        return True
+    return False
+
+
+def _is_control(char):
+    """Checks whether `chars` is a control character."""
+    # These are technically control characters but we count them as whitespace
+    # characters.
+    if char == "\t" or char == "\n" or char == "\r":
+        return False
+    cat = unicodedata.category(char)
+    if cat.startswith("C"):
+        return True
+    return False
+
+
+def _is_punctuation(char):
+    """Checks whether `chars` is a punctuation character."""
+    cp = ord(char)
+    # We treat all non-letter/number ASCII as punctuation.
+    # Characters such as "^", "$", and "`" are not in the Unicode
+    # Punctuation class but we treat them as punctuation anyways, for
+    # consistency.
+    if ((cp >= 33 and cp <= 47) or (cp >= 58 and cp <= 64) or (cp >= 91 and cp <= 96) or (cp >= 123 and cp <= 126)):
+        return True
+    cat = unicodedata.category(char)
+    if cat.startswith("P"):
+        return True
+    return False
+
+
+def test_gpt_bpe_tokenizer():
+    """test the tokenizer"""
+    tokenizer = GptBpeTokenizer()
+    text = "Membership gives the ICC jurisdiction over alleged crimes committed " \
+           "in Palestinian territories since last June . Israel and the United States " \
+           "opposed the move , which could open the door to war crimes investigations against Israelis ."
+    text = convert_to_unicode(text)
+    tokens = tokenizer.tokenize(text)
+    # tokens = ["[UNK]", "[PAD]", "[CLS]", "[SEP]"]
+    token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
+    tokens = tokenizer.convert_ids_to_tokens(token_ids)
+    tokens = tokenizer.gptbpe_tokenizer.decode(tokens)
+    tokens = tokenizer.gptbpe_tokenizer.encode(text)
+    str_tokens = []
+    for token in tokens:
+        str_tokens.append(tokenizer.gptbpe_tokenizer.decode_token(token))
+    tokens = tokenizer.gptbpe_tokenizer.decode(tokens)
+
+
+def build_id2is_full_token(tokenizer, dtype="float32"):
+    vocab_sz = tokenizer.vocab_size()
+    is_full_token = [0.0] * vocab_sz
+    token_strs = []
+
+    for token_id in range(vocab_sz):
+        token = tokenizer.convert_id_to_token(token_id)
+        token_str = tokenizer.gptbpe_tokenizer.decode_token(token)
+        token_strs.append(token_str)
+        if token_str.startswith(' '):
+            is_full_token[token_id] = 1.0
+
+    is_full_token = np.array(is_full_token, dtype=dtype)
+    print(is_full_token[500:520])
+    print(token_strs[500:520])
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    test_gpt_bpe_tokenizer()
+    # tokenizer = GptBpeTokenizer()
+    # build_id2is_full_token(tokenizer)
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/model/synclm.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/model/synclm.py
new file mode 100644
index 000000000..eb533cd1b
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/model/synclm.py
@@ -0,0 +1,418 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""SynCLM model."""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import json
+import six
+import paddle.fluid as fluid
+from model.transformer_encoder import encoder, pre_process_layer, pos_encoder
+
+
+class SynCLMConfig(object):
+
+    def __init__(self, config_path):
+        self._config_dict = self._parse(config_path)
+
+    def _parse(self, config_path):
+        try:
+            with open(config_path) as json_file:
+                config_dict = json.load(json_file)
+        except Exception:
+            raise IOError("Error in parsing SynCLM model config file '%s'" % config_path)
+        else:
+            return config_dict
+
+    def __getitem__(self, key):
+        return self._config_dict.get(key, None)
+
+    def __setitem__(self, key, value):
+        self._config_dict[key] = value
+
+    def print_config(self):
+        for arg, value in sorted(six.iteritems(self._config_dict)):
+            print('%s: %s' % (arg, value))
+        print('------------------------------------------------')
+
+
+class SynCLMModel(object):
+
+    def __init__(self, emb_ids, input_mask, config, weight_sharing=True, att_layers=[-1]):
+
+        self._emb_size = config['hidden_size']
+        self._n_layer = config['num_hidden_layers']
+        self._n_head = config['num_attention_heads']
+        self._voc_size = config['vocab_size']
+        self._max_position_seq_len = config['max_position_embeddings']
+        self._hidden_act = config['hidden_act']
+        self._prepostprocess_dropout = config['hidden_dropout_prob']
+        self._attention_dropout = config['attention_probs_dropout_prob']
+        self._weight_sharing = weight_sharing
+
+        self._emb_vocab_size = {"word_embedding": self._voc_size, "pos_embedding": self._max_position_seq_len}
+
+        self._sent_types = config['type_vocab_size']
+        self._emb_vocab_size["sent_embedding"] = self._sent_types
+
+        self._emb_dtype = "float32"
+        self.caches = None
+
+        self.att_layers = att_layers
+        # Initialize all weigths by truncated normal initializer, and all biases
+        # will be initialized by constant zero by default.
+        self._param_initializer = fluid.initializer.TruncatedNormal(scale=config['initializer_range'])
+
+        self._build_model(emb_ids, input_mask)
+
+    def _gen_input(self, emb_ids, input_mask):
+        emb_out = None
+        for emb_name, emb_id in emb_ids.items():
+            if emb_name == "sent_embedding":
+                continue  # don't use sentence embedding in roberta
+            emb = fluid.layers.embedding(input=emb_id,
+                                         size=[self._emb_vocab_size[emb_name], self._emb_size],
+                                         dtype=self._emb_dtype,
+                                         param_attr=fluid.ParamAttr(name=emb_name, initializer=self._param_initializer))
+            emb_out = emb_out + emb if emb_out else emb
+
+        emb_out = pre_process_layer(emb_out, 'nd', self._prepostprocess_dropout, name="pre_encoder")
+
+        self_attn_mask = input_mask
+        self_attn_mask = fluid.layers.scale(x=self_attn_mask, scale=1e4, bias=-1.0, bias_after_scale=False)
+        n_head_self_attn_mask = fluid.layers.stack(x=[self_attn_mask] * self._n_head, axis=1)
+        n_head_self_attn_mask.stop_gradient = True
+
+        return emb_out, n_head_self_attn_mask
+
+    def encode(self, emb_ids, input_mask):
+        # padding id in vocabulary must be set to 0
+
+        emb_out, n_head_self_attn_mask = self._gen_input(emb_ids, input_mask)
+        enc_out, att_mats = encoder(enc_input=emb_out,
+                                    attn_bias=n_head_self_attn_mask,
+                                    n_layer=self._n_layer,
+                                    n_head=self._n_head,
+                                    d_key=self._emb_size // self._n_head,
+                                    d_value=self._emb_size // self._n_head,
+                                    d_model=self._emb_size,
+                                    d_inner_hid=self._emb_size * 4,
+                                    prepostprocess_dropout=self._prepostprocess_dropout,
+                                    attention_dropout=self._attention_dropout,
+                                    relu_dropout=0,
+                                    hidden_act=self._hidden_act,
+                                    preprocess_cmd="",
+                                    postprocess_cmd="dan",
+                                    param_initializer=self._param_initializer,
+                                    name='encoder',
+                                    caches=self.caches)
+
+        return enc_out, att_mats
+
+    def _build_model(self, emb_ids, input_mask):
+        self._enc_out, self.att_mats = self.encode(emb_ids, input_mask)
+
+    def get_sequence_output(self):
+        return self._enc_out
+
+    def get_pooled_output(self):
+        """Get the first feature of each sequence for classification"""
+        next_sent_feat = fluid.layers.slice(input=self._enc_out, axes=[1], starts=[0], ends=[1])
+
+        next_sent_feat = fluid.layers.fc(input=next_sent_feat,
+                                         size=self._emb_size,
+                                         param_attr=fluid.ParamAttr(name="mask_lm_trans_fc.w_0",
+                                                                    initializer=self._param_initializer),
+                                         bias_attr="mask_lm_trans_fc.b_0")
+        return next_sent_feat
+
+    def get_mask_loss(self, mask_label, mask_pos):
+        """Get the loss & accuracy for pretraining"""
+        mask_pos = fluid.layers.cast(x=mask_pos, dtype='int32')
+        reshaped_emb_out = fluid.layers.reshape(x=self._enc_out, shape=[-1, self._emb_size])
+        # extract masked tokens' feature
+        mask_feat = fluid.layers.gather(input=reshaped_emb_out, index=mask_pos)
+
+        # transform: fc
+        mask_trans_feat = fluid.layers.fc(input=mask_feat,
+                                          size=self._emb_size,
+                                          act=self._hidden_act,
+                                          param_attr=fluid.ParamAttr(name='mask_lm_trans_fc.w_0',
+                                                                     initializer=self._param_initializer),
+                                          bias_attr=fluid.ParamAttr(name='mask_lm_trans_fc.b_0'))
+        # transform: layer norm
+        mask_trans_feat = fluid.layers.layer_norm(mask_trans_feat,
+                                                  begin_norm_axis=len(mask_trans_feat.shape) - 1,
+                                                  param_attr=fluid.ParamAttr(
+                                                      name='mask_lm_trans_layer_norm_scale',
+                                                      initializer=fluid.initializer.Constant(1.)),
+                                                  bias_attr=fluid.ParamAttr(name='mask_lm_trans_layer_norm_bias',
+                                                                            initializer=fluid.initializer.Constant(1.)))
+
+        mask_lm_out_bias_attr = fluid.ParamAttr(name="mask_lm_out_fc.b_0",
+                                                initializer=fluid.initializer.Constant(value=0.0))
+        if self._weight_sharing:
+            fc_out = fluid.layers.matmul(x=mask_trans_feat,
+                                         y=fluid.default_main_program().global_block().var("word_embedding"),
+                                         transpose_y=True)
+            fc_out += fluid.layers.create_parameter(shape=[self._voc_size],
+                                                    dtype=self._emb_dtype,
+                                                    attr=mask_lm_out_bias_attr,
+                                                    is_bias=True)
+        else:
+            fc_out = fluid.layers.fc(input=mask_trans_feat,
+                                     size=self._voc_size,
+                                     param_attr=fluid.ParamAttr(name="mask_lm_out_fc.w_0",
+                                                                initializer=self._param_initializer),
+                                     bias_attr=mask_lm_out_bias_attr)
+
+        mask_lm_loss = fluid.layers.softmax_with_cross_entropy(logits=fc_out, label=mask_label)
+        mask_lm_loss = fluid.layers.reduce_sum(mask_lm_loss, dim=1)
+        mean_mask_lm_loss = fluid.layers.mean(mask_lm_loss)
+        return reshaped_emb_out, mean_mask_lm_loss
+
+    def get_phrase_loss(self, samples, positives, negatives, negatives_mask, input_mask, max_neg_num):
+        samples = fluid.layers.cast(x=samples, dtype='int32')
+        positives = fluid.layers.cast(x=positives, dtype='int32')
+        reshaped_positives = fluid.layers.reshape(positives, shape=[-1, 1])
+
+        negatives = fluid.layers.cast(x=negatives, dtype='int32')
+        reshaped_negatives = fluid.layers.reshape(negatives, shape=[-1, 1])
+
+        att_mat = None
+        att_mask = input_mask
+        for i in self.att_layers:
+            if att_mat is None:
+                att_mat = self.att_mats[i]
+            else:
+                att_mat += self.att_mats[i]
+        att_mat = att_mat / len(self.att_layers)
+        att_mat = fluid.layers.reduce_mean(att_mat, 1)
+        reshaped_att_out = fluid.layers.reshape(x=att_mat, shape=[-1, 0])
+        reshaped_att_mask = fluid.layers.reshape(x=att_mask, shape=[-1, 0])
+        sam_feat = fluid.layers.gather(input=reshaped_att_out, index=samples)
+        att_mask = fluid.layers.gather(input=reshaped_att_mask, index=samples)
+
+        pos_feat = fluid.layers.gather(input=reshaped_att_out, index=reshaped_positives)
+
+        neg_feat = fluid.layers.gather(input=reshaped_att_out, index=reshaped_negatives)
+        neg_feat = fluid.layers.unsqueeze(neg_feat, axes=[1])
+        neg_feat = fluid.layers.reshape(neg_feat, shape=[-1, max_neg_num, 0])
+
+        # x_h, x_in, x_out have the same att_mask.
+        pos_jsd = self.jsd(sam_feat, pos_feat, att_mask)
+        neg_jsd = self.jsd_negs(sam_feat, neg_feat, att_mask)
+
+        phrase_tau = fluid.layers.create_parameter(name="phrase_tau",
+                                                   shape=[1],
+                                                   dtype='float32',
+                                                   default_initializer=fluid.initializer.Constant(0.1))
+        phrase_tau.stop_gradient = True
+        pos_jsd = fluid.layers.exp(pos_jsd / phrase_tau)
+        neg_jsd = fluid.layers.exp(neg_jsd / phrase_tau)
+        neg_jsd = fluid.layers.reduce_sum(negatives_mask * neg_jsd, dim=1)
+        phrase_loss = fluid.layers.log(pos_jsd / (pos_jsd + neg_jsd))
+        mean_phrase_loss = fluid.layers.mean(phrase_loss)
+        return mean_phrase_loss, phrase_tau
+
+    def get_tree_loss(self, reshaped_emb_out, samples, positives, positives_mask, negatives, negatives_mask, input_mask,
+                      max_neg_num, max_sub_num):
+        """Get the loss & accuracy for pretraining"""
+        samples = fluid.layers.cast(x=samples, dtype='int32')
+        positives = fluid.layers.cast(x=positives, dtype='int32')
+        reshaped_positives = fluid.layers.reshape(positives, shape=[-1, 1])
+        negatives = fluid.layers.cast(x=negatives, dtype='int32')
+        reshaped_negatives = fluid.layers.reshape(negatives, shape=[-1, 1])
+
+        # batch, hidden
+        samples_feat = fluid.layers.gather(input=reshaped_emb_out, index=samples)
+        # batch * max_sub_num, hidden
+        positives_feat = fluid.layers.gather(input=reshaped_emb_out, index=reshaped_positives)
+        # batch * max_neg_num * max_sub_num, hidden
+        negatives_feat = fluid.layers.gather(input=reshaped_emb_out, index=reshaped_negatives)
+
+        # transform: fc
+        contrast_trans_fc_w0 = fluid.ParamAttr(name='contrast_trans_fc.w_0', initializer=self._param_initializer)
+        contrast_trans_fc_b0 = fluid.ParamAttr(name='contrast_trans_fc.b_0')
+        contrast_trans_layer_norm_scale = fluid.ParamAttr(name='contrast_trans_layer_norm_scale',
+                                                          initializer=fluid.initializer.Constant(1.))
+        contrast_trans_layer_norm_bias = fluid.ParamAttr(name='contrast_trans_layer_norm_bias',
+                                                         initializer=fluid.initializer.Constant(1.))
+
+        samples_feat = fluid.layers.fc(input=samples_feat,
+                                       size=self._emb_size,
+                                       act=self._hidden_act,
+                                       param_attr=contrast_trans_fc_w0,
+                                       bias_attr=contrast_trans_fc_b0)
+        positives_feat = fluid.layers.fc(input=positives_feat,
+                                         size=self._emb_size,
+                                         act=self._hidden_act,
+                                         param_attr=contrast_trans_fc_w0,
+                                         bias_attr=contrast_trans_fc_b0)
+        negatives_feat = fluid.layers.fc(input=negatives_feat,
+                                         size=self._emb_size,
+                                         act=self._hidden_act,
+                                         param_attr=contrast_trans_fc_w0,
+                                         bias_attr=contrast_trans_fc_b0)
+
+        # transform: layer norm
+        samples_feat = fluid.layers.layer_norm(samples_feat,
+                                               begin_norm_axis=len(samples_feat.shape) - 1,
+                                               param_attr=contrast_trans_layer_norm_scale,
+                                               bias_attr=contrast_trans_layer_norm_bias)
+        positives_feat = fluid.layers.layer_norm(positives_feat,
+                                                 begin_norm_axis=len(positives_feat.shape) - 1,
+                                                 param_attr=contrast_trans_layer_norm_scale,
+                                                 bias_attr=contrast_trans_layer_norm_bias)
+        negatives_feat = fluid.layers.layer_norm(negatives_feat,
+                                                 begin_norm_axis=len(negatives_feat.shape) - 1,
+                                                 param_attr=contrast_trans_layer_norm_scale,
+                                                 bias_attr=contrast_trans_layer_norm_bias)
+
+        contrast_out_w = fluid.ParamAttr(name="contrast_out_fc.w_0", initializer=self._param_initializer)
+        contrast_out_bias_attr = fluid.ParamAttr(name="contrast_out_fc.b_0",
+                                                 initializer=fluid.initializer.Constant(value=0.0))
+        samples_feat = fluid.layers.fc(input=samples_feat,
+                                       size=self._emb_size,
+                                       param_attr=contrast_out_w,
+                                       bias_attr=contrast_out_bias_attr)
+        positives_feat = fluid.layers.fc(input=positives_feat,
+                                         size=self._emb_size,
+                                         param_attr=contrast_out_w,
+                                         bias_attr=contrast_out_bias_attr)
+        negatives_feat = fluid.layers.fc(input=negatives_feat,
+                                         size=self._emb_size,
+                                         param_attr=contrast_out_w,
+                                         bias_attr=contrast_out_bias_attr)
+
+        # batch, max_sub_num, hidden
+        positives_feat = fluid.layers.reshape(x=positives_feat, shape=[*positives.shape[:-1], self._emb_size])
+        # batch, mat_neg_num * max_sub_num, 768
+        negatives_feat = fluid.layers.reshape(x=negatives_feat,
+                                              shape=[-1, negatives.shape[1] * negatives.shape[2], self._emb_size])
+        # batch, 1, hidden
+        samples_feat = fluid.layers.unsqueeze(samples_feat, axes=[1])
+        # batch, 1, max_sub_num
+        positive_att = fluid.layers.matmul(samples_feat, positives_feat, transpose_y=True)
+        positive_attn_bias = fluid.layers.scale(x=positives_mask, scale=1e4, bias=-1.0, bias_after_scale=False)
+        positive_attn_bias = fluid.layers.unsqueeze(positive_attn_bias, axes=[1])
+        # batch, 1, max_sub_num
+        positive_att += positive_attn_bias
+        positive_weights = fluid.layers.softmax(positive_att)
+        positives_feat = fluid.layers.matmul(positive_weights, positives_feat)
+        # batch, 1, max_neg_num * (max_sub_num + 1)
+        negatives_att = fluid.layers.matmul(samples_feat, negatives_feat, transpose_y=True)
+        # batch, max_neg_num, (max_sub_num + 1)
+        negatives_att = fluid.layers.reshape(x=negatives_att, shape=[0, max_neg_num, max_sub_num + 1])
+        negative_attn_bias = fluid.layers.scale(x=negatives_mask, scale=1e4, bias=-1.0, bias_after_scale=False)
+        negatives_att += negative_attn_bias
+        # batch, max_neg_num, (max_sub_num + 1)
+        negative_weights = fluid.layers.softmax(negatives_att)
+        # batch, max_neg_num, max_sub_num + 1, 768
+        negatives_feat = fluid.layers.reshape(x=negatives_feat, shape=[0, max_neg_num, max_sub_num + 1, self._emb_size])
+        # batch, max_neg_num, 1, (max_sub_num + 1)
+        negative_weights = fluid.layers.unsqueeze(input=negative_weights, axes=[2])
+        # batch, max_neg_num, 1, 768
+        negatives_feat = fluid.layers.matmul(negative_weights, negatives_feat)
+
+        def cos_sim(x, y):
+            product_x_y = fluid.layers.reduce_sum(x * y, dim=-1)
+            product_x_square = fluid.layers.reduce_sum(fluid.layers.square(x), dim=-1)
+            product_y_square = fluid.layers.reduce_sum(fluid.layers.square(y), dim=-1)
+            cosine = product_x_y / fluid.layers.sqrt(product_x_square * product_y_square)
+            return cosine
+
+        tau_con = fluid.layers.create_parameter(name="tau_contrast",
+                                                shape=[1],
+                                                dtype='float32',
+                                                default_initializer=fluid.initializer.Constant(0.1))
+        tau_con.stop_gradient = True
+        pos_cos = cos_sim(samples_feat, positives_feat)
+        pos_cos = fluid.layers.exp(pos_cos / tau_con)
+
+        samples_feat_for_neg = fluid.layers.stack([samples_feat] * max_neg_num, axis=1)
+        neg_cos = cos_sim(samples_feat_for_neg, negatives_feat)
+        neg_cos = fluid.layers.exp(neg_cos / tau_con)
+        negatives_mask = fluid.layers.reduce_sum(negatives_mask, dim=2) > 0
+        neg_cos = fluid.layers.squeeze(neg_cos, axes=[2])
+        negatives_mask = fluid.layers.cast(negatives_mask, dtype='float32')
+        neg_cos, _ = fluid.layers.topk(negatives_mask * neg_cos, 3)
+        neg_cos = fluid.layers.reduce_sum(neg_cos, dim=1, keep_dim=True)
+        contrast_loss = -1 * fluid.layers.log(pos_cos / (pos_cos + neg_cos))
+        mean_contrast_loss = fluid.layers.mean(contrast_loss)
+        return mean_contrast_loss, tau_con
+
+    def kl(self, x, y, mask, eps=1e-6):
+        product = x * fluid.layers.log((x + eps) / (y + eps))
+        product = product * mask
+        kl = fluid.layers.reduce_sum(product, -1)
+        return kl
+
+    def jsd(self, x, y, mask):
+        m = (x + y) / 2
+        jsd = (self.kl(x, m, mask) + self.kl(y, m, mask)) / 2
+        return jsd
+
+    def jsd_negs(self, x, y, mask):
+        x = fluid.layers.stack([x] * y.shape[1], axis=1)
+        mask = fluid.layers.stack([mask] * y.shape[1], axis=1)
+        m = (x + y) / 2
+        jsd = (self.kl(x, m, mask) + self.kl(y, m, mask)) / 2
+        return jsd
+
+    def index_sample(self, x, index):
+        """Select input value according to index
+        
+        Arags：
+            input: input matrix
+            index: index matrix
+        Returns:
+            output
+        >>> input
+        [
+            [1, 2, 3],
+            [4, 5, 6]
+        ]
+        >>> index
+        [
+            [1, 2],
+            [0, 1]
+        ]
+        >>> index_sample(input, index)
+        [
+            [2, 3],
+            [4, 5]
+        ]
+        """
+        x_s = x.shape
+        r_x = x
+        index = fluid.layers.unsqueeze(index, axes=-1)
+        # generate arange index, shape like index
+        # arr_index = layers.arange(start=0, end=layers.cast(layers.shape(x)[0], ), dtype=index.dtype)
+        zero = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype=index.dtype, value=0)
+        one = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype=index.dtype, value=1)
+        batch_size = fluid.layers.cast(fluid.layers.reduce_sum(fluid.layers.ones_like(index)),
+                                       dtype=index.dtype) / index.shape[1]
+        arr_index = fluid.layers.unsqueeze(fluid.layers.range(zero, batch_size, one, dtype=index.dtype), [1, 2])
+
+        arr_index = fluid.layers.expand_as(arr_index, index)
+        #  genrate new index
+        new_index = fluid.layers.concat([arr_index, index], -1)
+        new_index = fluid.layers.reshape(new_index, (-1, 2))
+        # get output
+        out = fluid.layers.gather_nd(r_x, new_index)
+        out = fluid.layers.reshape(out, (-1, index.shape[1]))
+        return out
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/model/transformer_encoder.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/model/transformer_encoder.py
new file mode 100644
index 000000000..3b6c924f1
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/model/transformer_encoder.py
@@ -0,0 +1,601 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
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+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""Transformer encoder."""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+from functools import partial
+
+import paddle.fluid as fluid
+import paddle.fluid.layers as layers
+
+
+def multi_head_attention(queries,
+                         keys,
+                         values,
+                         attn_bias,
+                         d_key,
+                         d_value,
+                         d_model,
+                         n_head=1,
+                         dropout_rate=0.,
+                         cache=None,
+                         gather_idx=None,
+                         param_initializer=None,
+                         name='multi_head_att'):
+    """
+    Multi-Head Attention. Note that attn_bias is added to the logit before
+    computing softmax activiation to mask certain selected positions so that
+    they will not considered in attention weights.
+    """
+    keys = queries if keys is None else keys
+    values = keys if values is None else values
+
+    if not (len(queries.shape) == len(keys.shape) == len(values.shape) == 3):
+        raise ValueError("Inputs: quries, keys and values should all be 3-D tensors.")
+
+    def __compute_qkv(queries, keys, values, n_head, d_key, d_value):
+        """
+        Add linear projection to queries, keys, and values.
+        """
+        q = layers.fc(input=queries,
+                      size=d_key * n_head,
+                      num_flatten_dims=2,
+                      param_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_query_fc.w_0', initializer=param_initializer),
+                      bias_attr=name + '_query_fc.b_0')
+        k = layers.fc(input=keys,
+                      size=d_key * n_head,
+                      num_flatten_dims=2,
+                      param_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_key_fc.w_0', initializer=param_initializer),
+                      bias_attr=name + '_key_fc.b_0')
+        v = layers.fc(input=values,
+                      size=d_value * n_head,
+                      num_flatten_dims=2,
+                      param_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_value_fc.w_0', initializer=param_initializer),
+                      bias_attr=name + '_value_fc.b_0')
+        return q, k, v
+
+    def __split_heads(x, n_head):
+        """
+        Reshape the last dimension of inpunt tensor x so that it becomes two
+        dimensions and then transpose. Specifically, input a tensor with shape
+        [bs, max_sequence_length, n_head * hidden_dim] then output a tensor
+        with shape [bs, n_head, max_sequence_length, hidden_dim].
+        """
+        hidden_size = x.shape[-1]
+        # The value 0 in shape attr means copying the corresponding dimension
+        # size of the input as the output dimension size.
+        reshaped = layers.reshape(x=x, shape=[0, 0, n_head, hidden_size // n_head], inplace=True)
+
+        # permuate the dimensions into:
+        # [batch_size, n_head, max_sequence_len, hidden_size_per_head]
+        return layers.transpose(x=reshaped, perm=[0, 2, 1, 3])
+
+    def __combine_heads(x):
+        """
+        Transpose and then reshape the last two dimensions of inpunt tensor x
+        so that it becomes one dimension, which is reverse to __split_heads.
+        """
+        if len(x.shape) == 3:
+            return x
+        if len(x.shape) != 4:
+            raise ValueError("Input(x) should be a 4-D Tensor.")
+
+        trans_x = layers.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
+        # The value 0 in shape attr means copying the corresponding dimension
+        # size of the input as the output dimension size.
+        return layers.reshape(x=trans_x, shape=[0, 0, trans_x.shape[2] * trans_x.shape[3]], inplace=True)
+
+    def scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_bias, d_key, dropout_rate):
+        """
+        Scaled Dot-Product Attention
+        """
+        scaled_q = layers.scale(x=q, scale=d_key**-0.5)
+        product = layers.matmul(x=scaled_q, y=k, transpose_y=True)
+        if attn_bias:
+            product += attn_bias
+        weights = layers.softmax(product)
+        if dropout_rate:
+            weights = layers.dropout(weights,
+                                     dropout_prob=dropout_rate,
+                                     dropout_implementation="upscale_in_train",
+                                     is_test=False)
+        out = layers.matmul(weights, v)
+        return out, weights
+
+    q, k, v = __compute_qkv(queries, keys, values, n_head, d_key, d_value)
+
+    if cache is not None:  # use cache and concat time steps
+        # Since the inplace reshape in __split_heads changes the shape of k and
+        # v, which is the cache input for next time step, reshape the cache
+        # input from the previous time step first.
+
+        cache_k, cache_v = cache["k"], cache["v"]
+        select_k = layers.gather(cache_k, index=gather_idx)
+        select_v = layers.gather(cache_v, index=gather_idx)
+        select_k = layers.reshape(select_k, shape=[0, 0, d_model])
+        select_v = layers.reshape(select_v, shape=[0, 0, d_model])
+        k = layers.concat([select_k, k], axis=1)
+        v = layers.concat([select_v, v], axis=1)
+        layers.assign(k, cache["k"])
+        layers.assign(v, cache["v"])
+
+    q = __split_heads(q, n_head)
+    k = __split_heads(k, n_head)
+    v = __split_heads(v, n_head)
+
+    ctx_multiheads, attention = scaled_dot_product_attention(q, k, v, attn_bias, d_key, dropout_rate)
+
+    out = __combine_heads(ctx_multiheads)
+
+    # Project back to the model size.
+    proj_out = layers.fc(input=out,
+                         size=d_model,
+                         num_flatten_dims=2,
+                         param_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_output_fc.w_0', initializer=param_initializer),
+                         bias_attr=name + '_output_fc.b_0')
+    return proj_out, attention
+
+
+def pos_multi_head_attention(queries,
+                             keys,
+                             values,
+                             pos_out,
+                             attn_bias,
+                             d_key,
+                             d_value,
+                             d_model,
+                             n_head=1,
+                             dropout_rate=0.,
+                             cache=None,
+                             gather_idx=None,
+                             param_initializer=None,
+                             name='multi_head_att'):
+    """
+    Multi-Head Attention. Note that attn_bias is added to the logit before
+    computing softmax activiation to mask certain selected positions so that
+    they will not considered in attention weights.
+    """
+    keys = queries if keys is None else keys
+    values = keys if values is None else values
+
+    if not (len(queries.shape) == len(keys.shape) == len(values.shape) == 3):
+        raise ValueError("Inputs: quries, keys and values should all be 3-D tensors.")
+
+    def __compute_qkv(queries, keys, values, n_head, d_key, d_value, pos_out):
+        """
+        Add linear projection to queries, keys, and values.
+        """
+        q = layers.fc(input=queries,
+                      size=d_key * n_head,
+                      num_flatten_dims=2,
+                      param_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_query_fc.w_0', initializer=param_initializer),
+                      bias_attr=name + '_query_fc.b_0')
+        k = layers.fc(input=keys,
+                      size=d_key * n_head,
+                      num_flatten_dims=2,
+                      param_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_key_fc.w_0', initializer=param_initializer),
+                      bias_attr=name + '_key_fc.b_0')
+        v = layers.fc(input=values,
+                      size=d_value * n_head,
+                      num_flatten_dims=2,
+                      param_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_value_fc.w_0', initializer=param_initializer),
+                      bias_attr=name + '_value_fc.b_0')
+        # p = layers.fc(input=pos_out,
+        #               size=d_value * n_head,
+        #               num_flatten_dims=2,
+        #               param_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_pos_fc.w_0', initializer=param_initializer),
+        #               bias_attr=name + '_pos_fc.b_0')
+        p = pos_out
+        return q, k, v, p
+
+    def __split_heads(x, n_head):
+        """
+        Reshape the last dimension of inpunt tensor x so that it becomes two
+        dimensions and then transpose. Specifically, input a tensor with shape
+        [bs, max_sequence_length, n_head * hidden_dim] then output a tensor
+        with shape [bs, n_head, max_sequence_length, hidden_dim].
+        """
+        hidden_size = x.shape[-1]
+        # The value 0 in shape attr means copying the corresponding dimension
+        # size of the input as the output dimension size.
+        reshaped = layers.reshape(x=x, shape=[0, 0, n_head, hidden_size // n_head], inplace=True)
+
+        # permuate the dimensions into:
+        # [batch_size, n_head, max_sequence_len, hidden_size_per_head]
+        return layers.transpose(x=reshaped, perm=[0, 2, 1, 3])
+
+    def __combine_heads(x):
+        """
+        Transpose and then reshape the last two dimensions of inpunt tensor x
+        so that it becomes one dimension, which is reverse to __split_heads.
+        """
+        if len(x.shape) == 3:
+            return x
+        if len(x.shape) != 4:
+            raise ValueError("Input(x) should be a 4-D Tensor.")
+
+        trans_x = layers.transpose(x, perm=[0, 2, 1, 3])
+        # The value 0 in shape attr means copying the corresponding dimension
+        # size of the input as the output dimension size.
+        return layers.reshape(x=trans_x, shape=[0, 0, trans_x.shape[2] * trans_x.shape[3]], inplace=True)
+
+    def scaled_dot_product_attention(q, k, v, p, attn_bias, d_key, dropout_rate):
+        """
+        Scaled Dot-Product Attention
+        """
+        # [batch, heads, len, hidden]
+        scaled_q = layers.scale(x=q, scale=d_key**-0.5)
+        # [batch, heads, len, len]
+        product_k = layers.matmul(x=scaled_q, y=k, transpose_y=True)
+        # [batch, heads, len, 1, hidden]
+        r_scaled_q = fluid.layers.unsqueeze(input=scaled_q, axes=[3])
+        # p: [batch, heads, len, len, hidden]
+        # product_p: [batch, heads, len, 1, len]
+        product_p = layers.matmul(x=r_scaled_q, y=p, transpose_y=True)
+        product_p = fluid.layers.squeeze(product_p, axes=[3])
+        product = product_k + product_p
+
+        if attn_bias:
+            product += attn_bias
+        weights = layers.softmax(product)
+        if dropout_rate:
+            weights = layers.dropout(weights,
+                                     dropout_prob=dropout_rate,
+                                     dropout_implementation="upscale_in_train",
+                                     is_test=False)
+        out_v = layers.matmul(weights, v)
+        r_weights = fluid.layers.unsqueeze(input=weights, axes=[3])
+        out_p = layers.matmul(r_weights, p)
+        out_p = fluid.layers.squeeze(out_p, axes=[3])
+        out = out_v + out_p
+        return out, weights
+
+    q, k, v, p = __compute_qkv(queries, keys, values, n_head, d_key, d_value, pos_out)
+
+    if cache is not None:  # use cache and concat time steps
+        # Since the inplace reshape in __split_heads changes the shape of k and
+        # v, which is the cache input for next time step, reshape the cache
+        # input from the previous time step first.
+
+        cache_k, cache_v = cache["k"], cache["v"]
+        select_k = layers.gather(cache_k, index=gather_idx)
+        select_v = layers.gather(cache_v, index=gather_idx)
+        select_k = layers.reshape(select_k, shape=[0, 0, d_model])
+        select_v = layers.reshape(select_v, shape=[0, 0, d_model])
+        k = layers.concat([select_k, k], axis=1)
+        v = layers.concat([select_v, v], axis=1)
+        layers.assign(k, cache["k"])
+        layers.assign(v, cache["v"])
+
+    q = __split_heads(q, n_head)
+    k = __split_heads(k, n_head)
+    v = __split_heads(v, n_head)
+
+    ctx_multiheads, attention = scaled_dot_product_attention(q, k, v, p, attn_bias, d_key, dropout_rate)
+
+    out = __combine_heads(ctx_multiheads)
+
+    # Project back to the model size.
+    proj_out = layers.fc(input=out,
+                         size=d_model,
+                         num_flatten_dims=2,
+                         param_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_output_fc.w_0', initializer=param_initializer),
+                         bias_attr=name + '_output_fc.b_0')
+    return proj_out, attention
+
+
+def positionwise_feed_forward(x, d_inner_hid, d_hid, dropout_rate, hidden_act, param_initializer=None, name='ffn'):
+    """
+    Position-wise Feed-Forward Networks.
+    This module consists of two linear transformations with a ReLU activation
+    in between, which is applied to each position separately and identically.
+    """
+    hidden = layers.fc(input=x,
+                       size=d_inner_hid,
+                       num_flatten_dims=2,
+                       act=hidden_act,
+                       param_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_fc_0.w_0', initializer=param_initializer),
+                       bias_attr=name + '_fc_0.b_0')
+    if dropout_rate:
+        hidden = layers.dropout(hidden,
+                                dropout_prob=dropout_rate,
+                                dropout_implementation="upscale_in_train",
+                                is_test=False)
+    out = layers.fc(input=hidden,
+                    size=d_hid,
+                    num_flatten_dims=2,
+                    param_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_fc_1.w_0', initializer=param_initializer),
+                    bias_attr=name + '_fc_1.b_0')
+    return out
+
+
+def pre_post_process_layer(prev_out, out, process_cmd, dropout_rate=0., name=''):
+    """
+    Add residual connection, layer normalization and droput to the out tensor
+    optionally according to the value of process_cmd.
+    This will be used before or after multi-head attention and position-wise
+    feed-forward networks.
+    """
+    for cmd in process_cmd:
+        if cmd == "a":  # add residual connection
+            out = out + prev_out if prev_out else out
+        elif cmd == "n":  # add layer normalization
+            out = layers.layer_norm(out,
+                                    begin_norm_axis=len(out.shape) - 1,
+                                    param_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_layer_norm_scale',
+                                                               initializer=fluid.initializer.Constant(1.)),
+                                    bias_attr=fluid.ParamAttr(name=name + '_layer_norm_bias',
+                                                              initializer=fluid.initializer.Constant(0.)))
+        elif cmd == "d":  # add dropout
+            if dropout_rate:
+                out = layers.dropout(out,
+                                     dropout_prob=dropout_rate,
+                                     dropout_implementation="upscale_in_train",
+                                     is_test=False)
+    return out
+
+
+pre_process_layer = partial(pre_post_process_layer, None)
+post_process_layer = pre_post_process_layer
+
+
+def pos_encoder_layer(query_input,
+                      pos_out,
+                      key_input,
+                      attn_bias,
+                      n_head,
+                      d_key,
+                      d_value,
+                      d_model,
+                      d_inner_hid,
+                      prepostprocess_dropout,
+                      attention_dropout,
+                      relu_dropout,
+                      hidden_act,
+                      preprocess_cmd="n",
+                      postprocess_cmd="da",
+                      param_initializer=None,
+                      name='',
+                      cache=None,
+                      gather_idx=None):
+    """The encoder layers that can be stacked to form a deep encoder.
+    This module consits of a multi-head (self) attention followed by
+    position-wise feed-forward networks and both the two components companied
+    with the post_process_layer to add residual connection, layer normalization
+    and droput.
+    """
+    key_input = pre_process_layer(key_input, preprocess_cmd, prepostprocess_dropout, name=name +
+                                  '_pre_att') if key_input else None
+    value_input = key_input if key_input else None
+
+    attn_output, att_mat = pos_multi_head_attention(pre_process_layer(query_input,
+                                                                      preprocess_cmd,
+                                                                      prepostprocess_dropout,
+                                                                      name=name + '_pre_att'),
+                                                    key_input,
+                                                    value_input,
+                                                    pos_out,
+                                                    attn_bias,
+                                                    d_key,
+                                                    d_value,
+                                                    d_model,
+                                                    n_head,
+                                                    attention_dropout,
+                                                    param_initializer=param_initializer,
+                                                    name=name + '_multi_head_att',
+                                                    cache=cache,
+                                                    gather_idx=gather_idx)
+    attn_output = post_process_layer(query_input,
+                                     attn_output,
+                                     postprocess_cmd,
+                                     prepostprocess_dropout,
+                                     name=name + '_post_att')
+    ffd_output = positionwise_feed_forward(pre_process_layer(attn_output,
+                                                             preprocess_cmd,
+                                                             prepostprocess_dropout,
+                                                             name=name + '_pre_ffn'),
+                                           d_inner_hid,
+                                           d_model,
+                                           relu_dropout,
+                                           hidden_act,
+                                           param_initializer=param_initializer,
+                                           name=name + '_ffn')
+    return post_process_layer(attn_output, ffd_output, postprocess_cmd, prepostprocess_dropout,
+                              name=name + '_post_ffn'), att_mat
+
+
+def encoder_layer(query_input,
+                  key_input,
+                  attn_bias,
+                  n_head,
+                  d_key,
+                  d_value,
+                  d_model,
+                  d_inner_hid,
+                  prepostprocess_dropout,
+                  attention_dropout,
+                  relu_dropout,
+                  hidden_act,
+                  preprocess_cmd="n",
+                  postprocess_cmd="da",
+                  param_initializer=None,
+                  name='',
+                  cache=None,
+                  gather_idx=None):
+    """The encoder layers that can be stacked to form a deep encoder.
+    This module consits of a multi-head (self) attention followed by
+    position-wise feed-forward networks and both the two components companied
+    with the post_process_layer to add residual connection, layer normalization
+    and droput.
+    """
+    key_input = pre_process_layer(key_input, preprocess_cmd, prepostprocess_dropout, name=name +
+                                  '_pre_att') if key_input else None
+    value_input = key_input if key_input else None
+
+    attn_output, att_mat = multi_head_attention(pre_process_layer(query_input,
+                                                                  preprocess_cmd,
+                                                                  prepostprocess_dropout,
+                                                                  name=name + '_pre_att'),
+                                                key_input,
+                                                value_input,
+                                                attn_bias,
+                                                d_key,
+                                                d_value,
+                                                d_model,
+                                                n_head,
+                                                attention_dropout,
+                                                param_initializer=param_initializer,
+                                                name=name + '_multi_head_att',
+                                                cache=cache,
+                                                gather_idx=gather_idx)
+    attn_output = post_process_layer(query_input,
+                                     attn_output,
+                                     postprocess_cmd,
+                                     prepostprocess_dropout,
+                                     name=name + '_post_att')
+    ffd_output = positionwise_feed_forward(pre_process_layer(attn_output,
+                                                             preprocess_cmd,
+                                                             prepostprocess_dropout,
+                                                             name=name + '_pre_ffn'),
+                                           d_inner_hid,
+                                           d_model,
+                                           relu_dropout,
+                                           hidden_act,
+                                           param_initializer=param_initializer,
+                                           name=name + '_ffn')
+    return post_process_layer(attn_output, ffd_output, postprocess_cmd, prepostprocess_dropout,
+                              name=name + '_post_ffn'), att_mat
+
+
+def encoder(enc_input,
+            attn_bias,
+            n_layer,
+            n_head,
+            d_key,
+            d_value,
+            d_model,
+            d_inner_hid,
+            prepostprocess_dropout,
+            attention_dropout,
+            relu_dropout,
+            hidden_act,
+            preprocess_cmd="n",
+            postprocess_cmd="da",
+            param_initializer=None,
+            name='',
+            caches=None,
+            gather_idx=None):
+    """
+    The encoder is composed of a stack of identical layers returned by calling
+    encoder_layer.
+    """
+    att_mats = []
+    for i in range(n_layer):
+        enc_output, att_mat = encoder_layer(enc_input,
+                                            None,
+                                            attn_bias,
+                                            n_head,
+                                            d_key,
+                                            d_value,
+                                            d_model,
+                                            d_inner_hid,
+                                            prepostprocess_dropout,
+                                            attention_dropout,
+                                            relu_dropout,
+                                            hidden_act,
+                                            preprocess_cmd,
+                                            postprocess_cmd,
+                                            param_initializer=param_initializer,
+                                            name=name + '_layer_' + str(i),
+                                            cache=caches[i] if caches is not None else None,
+                                            gather_idx=gather_idx)
+        enc_input = enc_output
+        att_mats.append(att_mat)
+
+    enc_output = pre_process_layer(enc_output, preprocess_cmd, prepostprocess_dropout, name="post_encoder")
+
+    return enc_output, att_mats
+
+
+def pos_encoder(enc_input,
+                pos_out,
+                attn_bias,
+                n_layer,
+                n_head,
+                d_key,
+                d_value,
+                d_model,
+                d_inner_hid,
+                prepostprocess_dropout,
+                attention_dropout,
+                relu_dropout,
+                hidden_act,
+                preprocess_cmd="n",
+                postprocess_cmd="da",
+                param_initializer=None,
+                name='',
+                caches=None,
+                gather_idx=None):
+    """
+    The encoder is composed of a stack of identical layers returned by calling
+    encoder_layer.
+    """
+    att_mats = []
+
+    def __split_heads_for_q(x, n_head):
+        """
+        Reshape the last dimension of inpunt tensor x so that it becomes two
+        dimensions and then transpose. Specifically, input a tensor with shape
+        [bs, max_sequence_length, n_head * hidden_dim] then output a tensor
+        with shape [bs, n_head, max_sequence_length, hidden_dim].
+        """
+        hidden_size = x.shape[-1]
+        # The value 0 in shape attr means copying the corresponding dimension
+        # size of the input as the output dimension size.
+        reshaped = layers.reshape(x=x, shape=[0, 0, 0, n_head, hidden_size // n_head], inplace=True)
+
+        # permuate the dimensions into:
+        # [batch_size, n_head, max_sequence_len, hidden_size_per_head]
+        return layers.transpose(x=reshaped, perm=[0, 3, 1, 2, 4])
+
+    pos_out = __split_heads_for_q(pos_out, 12)
+    for i in range(n_layer):
+        enc_output, att_mat = pos_encoder_layer(enc_input,
+                                                pos_out,
+                                                None,
+                                                attn_bias,
+                                                n_head,
+                                                d_key,
+                                                d_value,
+                                                d_model,
+                                                d_inner_hid,
+                                                prepostprocess_dropout,
+                                                attention_dropout,
+                                                relu_dropout,
+                                                hidden_act,
+                                                preprocess_cmd,
+                                                postprocess_cmd,
+                                                param_initializer=param_initializer,
+                                                name=name + '_layer_' + str(i),
+                                                cache=caches[i] if caches is not None else None,
+                                                gather_idx=gather_idx)
+        enc_input = enc_output
+        att_mats.append(att_mat)
+
+    enc_output = pre_process_layer(enc_output, preprocess_cmd, prepostprocess_dropout, name=f"post_encoder_layer_{i}")
+
+    return enc_output, att_mats
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/pretrain.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/pretrain.py
new file mode 100644
index 000000000..ffe67e233
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/pretrain.py
@@ -0,0 +1,445 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""SynCLM pretraining."""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import os
+import time
+import multiprocessing
+
+import numpy as np
+import paddle.fluid as fluid
+
+from reader.pretraining_reader import SynCLMDataReader
+from model.synclm import SynCLMModel, SynCLMConfig
+from utils.optimization import optimization
+from utils.args import print_arguments
+from utils.utils import visualdl_log
+from utils.init import init_checkpoint, init_pretraining_params
+from model.roberta_tokenization import GptBpeTokenizer
+from args.pretrain_args import parser
+from collections import OrderedDict
+import paddle
+
+paddle.enable_static()
+
+args = parser.parse_args()
+
+
+def get_time():
+    res = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S', time.localtime(time.time()))
+    return res
+
+
+# yapf: enable.
+def create_model(pyreader_name, synclm_config):
+    """create synclm model"""
+    input_mask_shape = [-1, args.max_seq_len, args.max_seq_len]
+    att_layers = list(map(int, args.att_layer.split(",")))
+
+    pyreader = fluid.layers.py_reader(
+        capacity=70,
+        shapes=[
+            [-1, args.max_seq_len, 1],  # src_ids
+            [-1, args.max_seq_len, 1],  # pos_ids
+            [-1, args.max_seq_len, 1],  # sent_ids
+            input_mask_shape,  # input_mask
+            [-1, 1],  # mask_label
+            [-1, 1],  # mask_pos
+            [-1, 1],  # phrase_samples
+            [-1, 1],  # phrase_positives
+            [-1, args.phrase_max_neg_num, 1],  # phrase_negatives
+            [-1, args.phrase_max_neg_num],  # phrase_negatives_mask
+            [-1, 1],  # tree_samples
+            [-1, args.tree_max_sub_num, 1],  # tree_positives
+            [-1, args.tree_max_sub_num],  # tree_positives_mask
+            [-1, args.tree_max_neg_num, args.tree_max_sub_num + 1, 1],  # tree_negatives
+            [-1, args.tree_max_neg_num, args.tree_max_sub_num + 1]  # tree_negatives_mask
+        ],
+        dtypes=[
+            'int64', 'int64', 'int64', 'float32', 'int64', 'int64', 'int64', 'int64', 'int64', 'float32', 'int64',
+            'int64', 'float32', 'int64', 'float32'
+        ],
+        lod_levels=[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
+        name=pyreader_name,
+        use_double_buffer=True)
+
+    (src_ids, pos_ids, sent_ids, input_mask, mask_label, mask_pos, phrase_samples, phrase_positives, phrase_negatives,
+     phrase_negatives_mask, tree_samples, tree_positives, tree_positives_mask, tree_negatives,
+     tree_negatives_mask) = fluid.layers.read_file(pyreader)
+    emb_ids = {"word_embedding": src_ids, "sent_embedding": sent_ids, "pos_embedding": pos_ids}
+
+    synclm = SynCLMModel(emb_ids=emb_ids,
+                         input_mask=input_mask,
+                         config=synclm_config,
+                         weight_sharing=args.weight_sharing,
+                         att_layers=att_layers)
+
+    reshaped_emb_out, mask_lm_loss = synclm.get_mask_loss(mask_label, mask_pos)
+    phrase_loss, phrase_tau = synclm.get_phrase_loss(phrase_samples, phrase_positives, phrase_negatives,
+                                                     phrase_negatives_mask, input_mask, args.phrase_max_neg_num)
+
+    tree_loss, tree_tau = synclm.get_tree_loss(reshaped_emb_out, tree_samples, tree_positives, tree_positives_mask,
+                                               tree_negatives, tree_negatives_mask, input_mask, args.tree_max_neg_num,
+                                               args.tree_max_sub_num)
+
+    total_loss = mask_lm_loss + phrase_loss + tree_loss
+    return pyreader, mask_lm_loss, phrase_loss, tree_loss, total_loss, phrase_tau, tree_tau
+
+
+def predict_wrapper(args, exe, synclm_config, test_prog=None, pyreader=None, fetch_list=None):
+    # Context to do validation.
+    filelist = args.test_filelist if args.do_test else args.valid_filelist
+    """load vocabulary"""
+    tokenizer = GptBpeTokenizer(vocab_file=args.roberta_vocab_file,
+                                encoder_json_file=args.encoder_json_file,
+                                vocab_bpe_file=args.vocab_bpe_file,
+                                do_lower_case=True)
+
+    data_reader = SynCLMDataReader(filelist,
+                                   tokenizer=tokenizer,
+                                   in_tokens=args.in_tokens,
+                                   batch_size=args.batch_size,
+                                   voc_size=synclm_config['vocab_size'],
+                                   shuffle_files=False,
+                                   epoch=1,
+                                   max_seq_len=args.max_seq_len,
+                                   is_test=True,
+                                   tree_max_sub_num=args.tree_max_sub_num,
+                                   tree_max_neg_num=args.tree_max_neg_num,
+                                   phrase_max_neg_num=args.phrase_max_neg_num)
+
+    if args.do_test:
+        assert args.init_checkpoint is not None, "[FATAL] Please use --init_checkpoint '/path/to/checkpoints' \
+                                                  to specify you pretrained model checkpoints"
+
+        init_pretraining_params(exe, args.init_checkpoint, test_prog)
+
+    def predict(exe=exe, pyreader=pyreader):
+
+        pyreader.decorate_tensor_provider(data_reader.data_generator())
+        pyreader.start()
+
+        lm_cost = []
+        phrase_cost = []
+        tree_cost = []
+        total_cost = []
+        steps = 0
+        time_begin = time.time()
+        while True:
+            try:
+                each_mask_lm_cost, each_phrase_cost, each_tree_cost, each_total_cost = exe.run(fetch_list=fetch_list,
+                                                                                               program=test_prog)
+                lm_cost.append(each_mask_lm_cost)
+                phrase_cost.append(each_phrase_cost)
+                tree_cost.append(each_tree_cost)
+                total_cost.append(each_total_cost)
+
+                steps += 1
+                if args.do_test and steps % args.skip_steps == 0:
+                    print("[test_set] steps: %d" % steps)
+
+            except fluid.core.EOFException:
+                pyreader.reset()
+                break
+
+        used_time = time.time() - time_begin
+        return np.sum(np.array(lm_cost)), np.sum(np.array(phrase_cost)), np.sum(np.array(tree_cost)), np.sum(
+            np.array(total_cost)), steps, (args.skip_steps / used_time)
+
+    return predict
+
+
+def train(args):
+    synclm_config = SynCLMConfig(args.synclm_config_path)
+    synclm_config.print_config()
+    print("pretraining start")
+
+    node_nums = int(os.getenv("PADDLE_TRAINERS_NUM", 1))
+    train_program = fluid.Program()
+    startup_prog = fluid.Program()
+    with fluid.program_guard(train_program, startup_prog):
+        with fluid.unique_name.guard():
+            train_pyreader, mask_lm_loss, phrase_loss, tree_loss, total_loss, tau_term, tau_con = create_model(
+                pyreader_name='train_reader', synclm_config=synclm_config)
+            scheduled_lr, loss_scaling = optimization(loss=total_loss,
+                                                      warmup_steps=args.warmup_steps,
+                                                      num_train_steps=args.num_train_steps,
+                                                      learning_rate=args.learning_rate,
+                                                      train_program=train_program,
+                                                      weight_decay=args.weight_decay,
+                                                      scheduler=args.lr_scheduler,
+                                                      use_fp16=args.use_fp16,
+                                                      use_dynamic_loss_scaling=args.use_dynamic_loss_scaling,
+                                                      init_loss_scaling=args.init_loss_scaling,
+                                                      beta1=args.beta1,
+                                                      beta2=args.beta2,
+                                                      epsilon=args.epsilon)
+
+    test_prog = fluid.Program()
+    with fluid.program_guard(test_prog, startup_prog):
+        with fluid.unique_name.guard():
+            test_pyreader, mask_lm_loss, phrase_loss, tree_loss, total_loss, tau_term, tau_con = create_model(
+                pyreader_name='test_reader', synclm_config=synclm_config)
+
+    test_prog = test_prog.clone(for_test=True)
+
+    gpu_id = 0
+    gpus = fluid.core.get_cuda_device_count()
+    if args.is_distributed and os.getenv("FLAGS_selected_gpus") is not None:
+        gpu_list = os.getenv("FLAGS_selected_gpus").split(",")
+        gpus = len(gpu_list)
+        gpu_id = int(gpu_list[0])
+
+    if args.use_cuda:
+        place = fluid.CUDAPlace(gpu_id)
+        dev_count = gpus
+    else:
+        place = fluid.CPUPlace()
+        dev_count = int(os.environ.get('CPU_NUM', multiprocessing.cpu_count()))
+
+    print("Device count %d, gpu_id:%d" % (dev_count, gpu_id))
+    print("theoretical memory usage: ")
+    if args.in_tokens:
+        print(fluid.contrib.memory_usage(program=train_program, batch_size=args.batch_size // args.max_seq_len))
+
+    nccl2_num_trainers = 1
+    nccl2_trainer_id = 0
+    print("args.is_distributed:", args.is_distributed)
+    if args.is_distributed:
+        trainer_id = int(os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID"))
+        worker_endpoints_env = os.getenv("PADDLE_TRAINER_ENDPOINTS")
+        current_endpoint = os.getenv("PADDLE_CURRENT_ENDPOINT")
+        worker_endpoints = worker_endpoints_env.split(",")
+        trainers_num = len(worker_endpoints)
+
+        print("worker_endpoints:{} trainers_num:{} current_endpoint:{} \
+              trainer_id:{}".format(worker_endpoints, trainers_num, current_endpoint, trainer_id))
+        # prepare nccl2 env.
+        config = fluid.DistributeTranspilerConfig()
+        config.mode = "nccl2"
+        if args.nccl_comm_num > 1:
+            config.nccl_comm_num = args.nccl_comm_num
+        if args.use_hierarchical_allreduce and trainers_num > args.hierarchical_allreduce_inter_nranks:
+            config.use_hierarchical_allreduce = args.use_hierarchical_allreduce
+            config.hierarchical_allreduce_inter_nranks = args.hierarchical_allreduce_inter_nranks
+
+            assert config.hierarchical_allreduce_inter_nranks > 1
+            assert trainers_num % config.hierarchical_allreduce_inter_nranks == 0
+
+            config.hierarchical_allreduce_exter_nranks = \
+                trainers_num / config.hierarchical_allreduce_inter_nranks
+
+        t = fluid.DistributeTranspiler(config=config)
+        t.transpile(trainer_id,
+                    trainers=worker_endpoints_env,
+                    current_endpoint=current_endpoint,
+                    program=train_program,
+                    startup_program=startup_prog)
+        nccl2_num_trainers = trainers_num
+        nccl2_trainer_id = trainer_id
+
+    exe = fluid.Executor(place)
+    exe.run(startup_prog)
+
+    if args.init_checkpoint and args.init_checkpoint != "":
+        init_checkpoint(exe, args.init_checkpoint, train_program)
+    """load vocabulary"""
+    tokenizer = GptBpeTokenizer(vocab_file=args.roberta_vocab_file,
+                                encoder_json_file=args.encoder_json_file,
+                                vocab_bpe_file=args.vocab_bpe_file,
+                                do_lower_case=True)
+
+    data_reader = SynCLMDataReader(filelist=args.train_filelist,
+                                   tokenizer=tokenizer,
+                                   in_tokens=args.in_tokens,
+                                   batch_size=args.batch_size,
+                                   voc_size=synclm_config['vocab_size'],
+                                   random_seed=args.random_seed,
+                                   epoch=args.epoch,
+                                   max_seq_len=args.max_seq_len,
+                                   tree_max_sub_num=args.tree_max_sub_num,
+                                   tree_max_neg_num=args.tree_max_neg_num,
+                                   phrase_max_neg_num=args.phrase_max_neg_num)
+
+    exec_strategy = fluid.ExecutionStrategy()
+    if args.use_fast_executor:
+        exec_strategy.use_experimental_executor = True
+    exec_strategy.num_threads = 4 if args.use_fp16 else 2  # 2 for fp32 4 for fp16
+    exec_strategy.num_iteration_per_drop_scope = min(args.num_iteration_per_drop_scope, args.skip_steps)
+
+    build_strategy = fluid.BuildStrategy()
+    build_strategy.remove_unnecessary_lock = False
+
+    if args.use_fuse:
+        build_strategy.fuse_all_reduce_ops = True
+
+    train_exe = fluid.ParallelExecutor(use_cuda=args.use_cuda,
+                                       loss_name=total_loss.name,
+                                       build_strategy=build_strategy,
+                                       exec_strategy=exec_strategy,
+                                       main_program=train_program,
+                                       num_trainers=nccl2_num_trainers,
+                                       trainer_id=nccl2_trainer_id)
+
+    if args.valid_filelist and args.valid_filelist != "":
+        predict = predict_wrapper(args,
+                                  exe,
+                                  synclm_config,
+                                  test_prog=test_prog,
+                                  pyreader=test_pyreader,
+                                  fetch_list=[mask_lm_loss.name, phrase_loss.name, tree_loss.name, total_loss.name])
+
+    train_pyreader.decorate_tensor_provider(data_reader.data_generator())
+    train_pyreader.start()
+    steps = args.init_step
+    lm_cost = []
+    phrase_cost = []
+    tree_cost = []
+    total_cost = []
+
+    tau_terms = []
+    tau_cons = []
+    time_begin = time.time()
+    if args.valid_filelist:
+        vali_mlm_cost, vali_phrase_cost, vali_tree_cost, vali_total_cost, vali_steps, vali_speed = predict()
+        vali_mlm_cost = np.mean(np.array(vali_mlm_cost) / vali_steps)
+        vali_phrase_cost = np.mean(np.array(vali_phrase_cost) / vali_steps)
+        vali_tree_cost = np.mean(np.array(vali_tree_cost) / vali_steps)
+
+        vali_total_cost = np.mean(np.array(vali_total_cost) / vali_steps)
+        ppl = np.exp(np.mean(np.array(vali_mlm_cost) / vali_steps))
+        print("[validation_set] %s - "
+              "mlm_loss: %f, phrase_loss: %f,  tree_loss: %f,  total_loss: %f, global ppl: %f, speed: %f steps/s" %
+              (get_time(), vali_mlm_cost, vali_phrase_cost, vali_tree_cost, vali_total_cost, ppl, vali_speed))
+    print("start training...")
+    while steps < args.num_train_steps:
+        try:
+            steps += 1
+            skip_steps = args.skip_steps
+
+            fetch_list = []
+            if nccl2_trainer_id == 0 and steps % skip_steps == 0:
+                fetch_list = [
+                    mask_lm_loss.name, phrase_loss.name, tree_loss.name, total_loss.name, scheduled_lr.name,
+                    tau_term.name, tau_con.name
+                ]
+                if args.use_fp16:
+                    fetch_list.append(loss_scaling.name)
+
+            ret = train_exe.run(fetch_list=fetch_list)
+            time_end = time.time()
+            used_time = time_end - time_begin
+
+            if ret:
+                each_mask_lm_cost, each_phrase_loss, each_tree_loss, each_total_loss, np_lr, tau_t, tau_c, l_scaling = ret if args.use_fp16 else ret + [
+                    [args.init_loss_scaling]
+                ]
+                lm_cost.extend(each_mask_lm_cost)
+                phrase_cost.extend(each_phrase_loss)
+                tree_cost.extend(each_tree_loss)
+                total_cost.extend(each_total_loss)
+
+                tau_terms.extend(tau_t)
+                tau_cons.extend(tau_c)
+
+                epoch, current_file_index, total_file, current_file = data_reader.get_progress()
+
+                print("feed_queue size", train_pyreader.queue.size())
+                print("current learning_rate:%.8f, loss scaling:%f" % (np_lr[0], l_scaling[0]))
+                lm_cost = np.mean(np.array(lm_cost))
+                phrase_cost = np.mean(np.array(phrase_cost))
+                tree_cost = np.mean(np.array(tree_cost))
+                total_cost = np.mean(np.array(total_cost))
+                tau_terms = np.mean(np.array(tau_terms))
+                tau_cons = np.mean(np.array(tau_cons))
+
+                ppl = np.exp(np.mean(np.array(lm_cost)))
+                print(
+                    "%s - epoch: %d, progress: %d/%d, step: %d, mlm_loss: %f,   phrase_loss: %f,   tree_loss: %f,   total_loss: %f, ppl: %f, tau_terms: %f, tau_cons: %f, speed: %f steps/s, file: %s"
+                    % (get_time(), epoch, current_file_index, total_file, steps, lm_cost, phrase_cost, tree_cost,
+                       total_cost, ppl, tau_terms, tau_cons, skip_steps / used_time, current_file))
+                if args.visualdl_log:
+                    visuallog_dict = OrderedDict()
+                    visuallog_dict["ppl"] = ppl
+                    visuallog_dict["lm_cost"] = lm_cost
+                    visuallog_dict["phrase_cost"] = phrase_cost
+                    visuallog_dict["tree_cost"] = tree_cost
+                    visuallog_dict["total_cost"] = total_cost
+                    visualdl_log(visuallog_dict, lm_cost, phrase_cost, tree_cost, total_cost, steps, phase='train')
+
+                lm_cost = []
+                phrase_cost = []
+                tree_cost = []
+                total_cost = []
+                tau_terms = []
+                tau_cons = []
+                time_begin = time.time()
+            elif steps % skip_steps == 0:
+                epoch, current_file_index, total_file, current_file = data_reader.get_progress()
+                print("feed_queue size", train_pyreader.queue.size())
+                print("%s - epoch: %d, progress: %d/%d, step: %d, "
+                      "speed: %f steps/s, file: %s" %
+                      (get_time(), epoch, current_file_index, total_file, steps, skip_steps / used_time, current_file))
+                time_begin = time.time()
+
+            if not nccl2_trainer_id == 0:
+                continue
+
+            if steps % args.save_steps == 0:
+                save_path = os.path.join(args.checkpoints, "step_" + str(steps))
+                fluid.io.save_persistables(exe, save_path, train_program)
+
+            if args.valid_filelist and steps % args.validation_steps == 0:
+                vali_mlm_cost, vali_phrase_cost, vali_tree_cost, vali_total_cost, vali_steps, vali_speed = predict()
+                vali_mlm_cost = np.mean(np.array(vali_mlm_cost) / vali_steps)
+                vali_phrase_cost = np.mean(np.array(vali_phrase_cost) / vali_steps)
+                vali_tree_cost = np.mean(np.array(vali_tree_cost) / vali_steps)
+
+                vali_total_cost = np.mean(np.array(vali_total_cost) / vali_steps)
+                ppl = np.exp(np.mean(np.array(vali_mlm_cost) / vali_steps))
+                print(
+                    "[validation_set] %s - epoch: %d, step: %d, "
+                    "mlm_loss: %f,  phrase_loss: %f, tree_loss: %f,  total_loss: %f, global ppl: %f, speed: %f steps/s"
+                    % (get_time(), epoch, steps, vali_mlm_cost, vali_phrase_cost, vali_tree_cost, vali_total_cost, ppl,
+                       vali_speed))
+
+                if args.visualdl_log:
+                    visuallog_dict = OrderedDict()
+                    visuallog_dict["ppl"] = ppl
+                    visuallog_dict["vali_mlm_cost"] = vali_mlm_cost
+                    visuallog_dict["vali_phrase_cost"] = vali_phrase_cost
+                    visuallog_dict["vali_tree_cost"] = vali_tree_cost
+                    visuallog_dict["vali_total_cost"] = vali_total_cost
+                    visualdl_log(visuallog_dict,
+                                 vali_mlm_cost,
+                                 vali_phrase_cost,
+                                 vali_tree_cost,
+                                 vali_total_cost,
+                                 steps,
+                                 phase='valid')
+
+        except fluid.core.EOFException:
+            train_pyreader.reset()
+            break
+
+    train_pyreader.reset()
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    print_arguments(args)
+    train(args)
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/__init__.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/__init__.py
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/batching.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/batching.py
new file mode 100644
index 000000000..8c302865f
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/batching.py
@@ -0,0 +1,465 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""Mask, padding and batching."""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import numpy as np
+import random
+import copy
+
+
+def mask(batch_tokens, seg_labels, total_token_num, vocab_size, CLS=0, SEP=2, MASK=50264):
+    """
+    Add mask for batch_tokens, return out, mask_label, mask_pos;
+    Note: mask_pos responding the batch_tokens after padded;
+    """
+    max_len = max([len(sent) for sent in batch_tokens])
+    mask_label = []
+    mask_pos = []
+
+    # bidirectional mask language model
+    prob_mask = np.random.rand(total_token_num)
+    # Note: the first token is [CLS], so [low=1]
+    replace_ids = np.random.randint(1, high=vocab_size, size=total_token_num)
+    pre_sent_len = 0
+    prob_index = 0
+    for sent_index, sent in enumerate(batch_tokens):
+        prob_index += pre_sent_len
+        beg = 0
+        for token_index, token in enumerate(sent):
+            seg_label = seg_labels[sent_index][token_index]
+            if seg_label == 1:
+                continue
+            if beg == 0:
+                if seg_label != -1:
+                    beg = token_index
+                continue
+
+            prob = prob_mask[prob_index + beg]
+            if prob > 0.15:
+                pass
+            else:
+                for index in range(beg, token_index):
+                    prob = prob_mask[prob_index + index]
+                    base_prob = 1.0
+                    if index == beg:
+                        base_prob = 0.15
+                    if base_prob * 0.2 < prob <= base_prob:
+                        mask_label.append(sent[index])
+                        sent[index] = MASK
+                        mask_pos.append(sent_index * max_len + index)
+                    elif base_prob * 0.1 < prob <= base_prob * 0.2:
+                        mask_label.append(sent[index])
+                        sent[index] = replace_ids[prob_index + index]
+                        mask_pos.append(sent_index * max_len + index)
+                    else:
+                        mask_label.append(sent[index])
+                        mask_pos.append(sent_index * max_len + index)
+
+            if seg_label == -1:
+                beg = 0
+            else:
+                beg = token_index
+        pre_sent_len = len(sent)
+    if len(mask_label) == 0:
+        mask_label.append(sent[1])
+        mask_pos.append(1)
+    mask_label = np.array(mask_label).astype('int64').reshape([-1, 1])
+    mask_pos = np.array(mask_pos).astype('int64').reshape([-1, 1])
+    return batch_tokens, mask_label, mask_pos
+
+
+def gen_phrase_samples(dp_ids, max_neg_num):
+    """Generate phrase samples for batch data."""
+    max_len = max([len(sent) for sent in dp_ids])
+    batch_samples = []
+    batch_positives = []
+    batch_negatives = []
+    batch_negatives_mask = []
+    for sent_index, dp_id in enumerate(dp_ids):
+        deptree = DepTree(dp_id)
+        samples, positives, negatives = deptree('phrase', max_neg_num)
+        assert len(samples) == len(positives) == len(negatives), "samples, positives, negatives should have same length"
+        if not samples:
+            continue
+        samples = np.array(samples)
+        positives = np.array(positives)
+
+        # padding
+        samples = samples + sent_index * max_len
+        positives = positives + sent_index * max_len
+
+        batch_samples.extend(samples)
+        batch_positives.extend(positives)
+        for negs in negatives:
+            negs_mask = len(negs) * [1] + (max_neg_num - len(negs)) * [0]
+            negs += (max_neg_num - len(negs)) * [0]
+            negs = [neg + sent_index * max_len for neg in negs]
+            batch_negatives.append(negs)
+            batch_negatives_mask.append(negs_mask)
+    if not batch_samples:
+        # if batch samples is [], generate a fake sample
+        batch_samples.append(0)
+        batch_positives.append(0)
+        batch_negatives.append([0] * max_neg_num)
+        batch_negatives_mask.append([1] + [0] * (max_neg_num - 1))
+    batch_samples = np.array(batch_samples).astype('int64').reshape([-1, 1])
+    batch_positives = np.array(batch_positives).astype('int64').reshape([-1, 1])
+    batch_negatives = np.array(batch_negatives).astype('int64').reshape([-1, max_neg_num, 1])
+    batch_negatives_mask = np.array(batch_negatives_mask).astype('float32').reshape([-1, max_neg_num])
+    return batch_samples, batch_positives, batch_negatives, batch_negatives_mask
+
+
+def gen_tree_samples(dp_ids, max_sub_num, max_neg_num):
+    max_len = max([len(sent) for sent in dp_ids])
+    batch_samples = []
+    batch_positives = []
+    batch_positives_mask = []
+    batch_negatives = []
+    batch_negatives_mask = []
+    for sent_index, dp_id in enumerate(dp_ids):
+        deptree = DepTree(dp_id)
+        samples, positives, negatives = deptree('tree', max_sub_num, max_neg_num)
+        samples = [sample + sent_index * max_len for sample in samples]
+        positives = [[pos + sent_index * max_len for pos in positive] for positive in positives]
+        negatives = [[[n + sent_index * max_len for n in neg] for neg in negative] for negative in negatives]
+        assert len(samples) == len(positives) == len(negatives)
+        if not samples:
+            # if samples is [], generate a fake sample
+            samples = [1]
+            positives = [[1]]
+            negatives = [[[1]]]
+        batch_samples.extend(samples)
+
+        pad_positives = []
+        positives_mask = []
+        for positive in positives:
+            _mask = [1] * len(positive) + [0] * (max_sub_num - len(positive))
+            positive += [0] * (max_sub_num - len(positive))
+            pad_positives.append(positive)
+            positives_mask.append(_mask)
+        batch_positives.extend(pad_positives)
+        batch_positives_mask.extend(positives_mask)
+
+        pad_negatives = []
+        negatives_mask = []
+        for negs in negatives:
+            pad_negs = []
+            negs_mask = []
+            for neg in negs:
+                _mask = [1] * len(neg) + [0] * (max_sub_num + 1 - len(neg))
+                neg += [0] * (max_sub_num + 1 - len(neg))
+                pad_negs.append(neg)
+                negs_mask.append(_mask)
+            pad_negs.extend([[0] * (max_sub_num + 1)] * (max_neg_num - len(pad_negs)))
+            negs_mask.extend([[0] * (max_sub_num + 1)] * (max_neg_num - len(negs_mask)))
+            pad_negatives.append(pad_negs)
+            negatives_mask.append(negs_mask)
+
+        batch_negatives.extend(pad_negatives)
+        batch_negatives_mask.extend(negatives_mask)
+
+    batch_samples = np.array(batch_samples).astype('int64').reshape([-1, 1])
+    batch_positives = np.array(batch_positives).astype('int64').reshape([-1, max_sub_num, 1])
+    batch_positives_mask = np.array(batch_positives_mask).astype('float32').reshape([-1, max_sub_num])
+    batch_negatives = np.array(batch_negatives).astype('int64').reshape([-1, max_neg_num, max_sub_num + 1, 1])
+    batch_negatives_mask = np.array(batch_negatives_mask).astype('float32').reshape([-1, max_neg_num, max_sub_num + 1])
+    return batch_samples, batch_positives, batch_positives_mask, batch_negatives, batch_negatives_mask
+
+
+def prepare_batch_data(insts,
+                       total_token_num,
+                       tree_max_sub_num=10,
+                       tree_max_neg_num=10,
+                       phrase_max_neg_num=10,
+                       voc_size=0,
+                       pad_id=None,
+                       cls_id=None,
+                       sep_id=None,
+                       mask_id=None,
+                       return_input_mask=True,
+                       return_max_len=True,
+                       return_num_token=False):
+
+    batch_src_ids = [inst[0] for inst in insts]
+    batch_sent_ids = [inst[1] for inst in insts]
+    batch_pos_ids = [inst[2] for inst in insts]
+    seg_labels = [inst[3] for inst in insts]
+    dp_ids = [inst[4] for inst in insts]
+
+    # First step: do mask without padding
+    assert mask_id >= 0, "[FATAL] mask_id must >= 0"
+    out, mask_label, mask_pos = mask(batch_src_ids,
+                                     seg_labels,
+                                     total_token_num,
+                                     vocab_size=voc_size,
+                                     CLS=cls_id,
+                                     SEP=sep_id,
+                                     MASK=mask_id)
+
+    phrase_batch_samples, phrase_batch_positives, phrase_batch_negatives, phrase_batch_negatives_mask = \
+        gen_phrase_samples(dp_ids, phrase_max_neg_num)
+    tree_batch_samples, tree_batch_positives, tree_batch_positives_mask, tree_batch_negatives, tree_batch_negatives_mask = gen_tree_samples(
+        dp_ids, tree_max_sub_num, tree_max_neg_num)
+
+    # Second step: padding
+    src_id, self_input_mask = pad_batch_data(out,
+                                             pad_idx=pad_id,
+                                             return_input_mask=return_input_mask,
+                                             return_max_len=return_max_len,
+                                             return_num_token=return_num_token)
+
+    pos_id = pad_batch_data(batch_pos_ids, pad_idx=pad_id)
+    sent_id = pad_batch_data(batch_sent_ids, pad_idx=pad_id)
+    return_list = [
+        src_id, pos_id, sent_id, self_input_mask, mask_label, mask_pos, phrase_batch_samples, phrase_batch_positives,
+        phrase_batch_negatives, phrase_batch_negatives_mask, tree_batch_samples, tree_batch_positives,
+        tree_batch_positives_mask, tree_batch_negatives, tree_batch_negatives_mask
+    ]
+
+    return return_list
+
+
+def pad_batch_data(insts,
+                   pad_idx=1,
+                   return_pos=False,
+                   return_input_mask=False,
+                   return_max_len=False,
+                   return_num_token=False,
+                   return_seq_lens=False):
+    """
+    Pad the instances to the max sequence length in batch, and generate the
+    corresponding position data and attention bias.
+    """
+    return_list = []
+    max_len = max(len(inst) for inst in insts)
+    # Any token included in dict can be used to pad, since the paddings' loss
+    # will be masked out by weights and make no effect on parameter gradients.
+
+    inst_data = np.array([inst + list([pad_idx] * (max_len - len(inst))) for inst in insts])
+    return_list += [inst_data.astype('int64').reshape([-1, max_len, 1])]
+
+    # position data
+    if return_pos:
+        inst_pos = np.array([list(range(0, len(inst))) + [pad_idx] * (max_len - len(inst)) for inst in insts])
+
+        return_list += [inst_pos.astype('int64').reshape([-1, max_len, 1])]
+
+    if return_input_mask:
+        # This is used to avoid attention on paddings.
+        input_mask_data = np.array([[1] * len(inst) + [0] * (max_len - len(inst)) for inst in insts])
+        input_mask_data = np.expand_dims(input_mask_data, axis=-1)
+        input_mask_data = np.matmul(input_mask_data, np.transpose(input_mask_data, (0, 2, 1)))
+        return_list += [input_mask_data.astype("float32")]
+
+    if return_max_len:
+        return_list += [max_len]
+
+    if return_num_token:
+        num_token = 0
+        for inst in insts:
+            num_token += len(inst)
+        return_list += [num_token]
+
+    if return_seq_lens:
+        seq_lens = np.array([len(inst) for inst in insts])
+        return_list += [seq_lens.astype('int64').reshape([-1, 1])]
+
+    return return_list if len(return_list) > 1 else return_list[0]
+
+
+class NODE:
+    """NODE class"""
+
+    def __init__(self, id=None, parent=None):
+        self.lefts = []
+        self.rights = []
+        self.childs = []
+        self.id = int(id)
+        self.parent = parent if parent is None else int(parent)
+        self.des_span = (id, id)
+
+
+class DepTree:
+    """
+    DepTree class, used to check whether the prediction result is a project Tree.
+    A projective tree means that you can project the tree without crossing arcs.
+    """
+
+    def __init__(self, heads):
+        # set root head to -1
+        heads = copy.deepcopy(heads)
+        if len(heads) == 256:
+            self.max_pos = 254
+        else:
+            self.max_pos = 510
+        heads = np.array(heads)
+        heads[heads > self.max_pos] = self.max_pos
+        heads[0] = -1
+        self.heads = heads
+        self.visit = [False] * len(heads)
+        self.node_pair = []
+        self.parents = None
+        self.build_tree()
+
+    def build_tree(self):
+        """Build the tree"""
+        self.nodes = [NODE(index, head) for index, head in enumerate(self.heads)]
+        # set root
+        self.root = self.nodes[0]
+        node_pair = []
+        parents = set()
+        parents_wo_root = set()
+        for node in self.nodes[1:-1]:
+            self.add(self.nodes[node.parent], node)
+            if node.parent != 0 and node.parent != self.max_pos:
+                node_pair.append([self.nodes[node.parent], node])
+                self.add_descendants(self.nodes[node.parent], node)
+                parents.add(node.parent)
+                if self.nodes[node.parent].parent != 0:
+                    parents_wo_root.add(node.parent)
+        self.node_pair = np.array(node_pair)
+        self.parents = np.array(list(parents))
+        self.parents_wo_root = np.array(list(parents_wo_root))
+
+    def add_descendants(self, parent, child):
+        if parent.id == 0 or parent.parent == -1 or parent.id == self.max_pos:
+            return
+        _min, _max = parent.des_span
+        parent.des_span = (min(_min, child.id), max(_max, child.id))
+        self.add_descendants(self.nodes[parent.parent], child)
+
+    def add(self, parent: NODE, child: NODE):
+        """Add a child node"""
+        if parent.id is None or child.id is None:
+            raise f"id is None"
+        parent.childs.append(child.id)
+        if parent.id < child.id:
+            parent.rights = sorted(parent.rights + [child.id])
+        else:
+            parent.lefts = sorted(parent.lefts + [child.id])
+
+    def gen_phrase_samples(self, max_neg_num):
+        """Generate phrase samples"""
+        rand = np.random.rand(len(self.parents)) < 0.15
+        parents = self.parents[rand]
+        node_size = len(self.nodes)
+        all_samples = []
+        all_positives = []
+        all_negatives = []
+        for parent_id in parents:
+            parent = self.nodes[parent_id]
+            span = parent.des_span
+            assert span[0] != span[1]
+            x_h = parent_id
+            x_in, = self.sample_skip_span(*span, parent_id, parent_id, k=1)
+            x_outs = self.sample_skip_span(1, node_size - 2, *span, k=max_neg_num, m=10)
+            if not x_outs:
+                continue
+            # delete parent node of x_h
+            new_outs = []
+            for x_out in x_outs:
+                if x_out != self.nodes[x_h].parent:
+                    new_outs.append(x_out)
+            x_outs = new_outs
+
+            all_samples.append(x_h)
+            all_positives.append(x_in)
+            all_negatives.append(x_outs)
+
+            # the distance between x_out and x_h should be greater than the distance between x_in and x_h
+            re_outs = []
+            for x_out in x_outs:
+                if x_h < x_in < x_out or x_out < x_in < x_h:
+                    re_outs.append(x_out)
+            if re_outs:
+                all_samples.append(x_in)
+                all_positives.append(x_h)
+                all_negatives.append(re_outs)
+        return all_samples, all_positives, all_negatives
+
+    def gen_tree_samples(self, max_sub_num, max_neg_num):
+        """Generate tree samples"""
+
+        def get_negatives(cur_id, start, end):
+            negatives = []
+            x, y = start - 1, end - 1
+            # and not (x >= start and y <= end): prevent the situation that the sample is included the negative sample
+            while x >= 1 and y >= cur_id and not (x >= start and y <= end):
+                negatives.append(list(range(x, y + 1)))
+                x -= 1
+                y -= 1
+            x, y = start + 1, end + 1
+            while x <= cur_id and y <= min(self.max_pos, len(self.nodes) - 2) and not (x >= start and y <= end):
+                negatives.append(list(range(x, y + 1)))
+                x += 1
+                y += 1
+            return negatives
+
+        all_samples = []
+        all_positives = []
+        all_negatives = []
+        for parent_id in self.parents_wo_root:
+            parent = self.nodes[parent_id]
+            span = parent.des_span
+
+            assert span[0] != span[1]
+            # skip the node which the number of subtree nodes is greater than max_sub_num
+            if span[1] - span[0] + 1 > max_sub_num:
+                continue
+
+            positive = list(range(span[0], span[1] + 1))
+            negatives = []
+            negatives += get_negatives(parent_id, span[0], span[1])
+            negatives += get_negatives(parent_id, span[0], span[1] + 1)
+            # skip the node which the number of subtree nodes is less than 3
+            if span[1] - span[0] + 1 > 3:
+                negatives += get_negatives(parent_id, span[0], span[1] - 1)
+            if len(negatives) > max_neg_num:
+                negatives = random.sample(negatives, k=max_neg_num)
+            if not negatives:
+                continue
+            # filter negatives
+            f_negatives = []
+            for negative in negatives:
+                if set(negative) == set(positive) | set([parent_id]):
+                    continue
+                f_negatives.append(negative)
+            negatives = f_negatives
+
+            all_samples.append(parent_id)
+            all_positives.append(positive)
+            all_negatives.append(negatives)
+        return all_samples, all_positives, all_negatives
+
+    def sample_skip_span(self, begin, end, span_b, span_e, k, m=3):
+        targets = list(range(max(begin, span_b - m), span_b)) + list(range(span_e + 1, min(span_e + m, end) + 1))
+        if len(targets) < 1:
+            return []
+        return random.sample(targets, k=min(k, len(targets)))
+
+    def __call__(self, mode, *args, **kwargs):
+        if mode == "tree":
+            return self.gen_tree_samples(*args, *kwargs)
+        elif mode == 'phrase':
+            return self.gen_phrase_samples(*args, *kwargs)
+        else:
+            raise ValueError(f"error! Unknown model({mode}).")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    pass
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/classification_reader.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/classification_reader.py
new file mode 100644
index 000000000..7325d3804
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/classification_reader.py
@@ -0,0 +1,235 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+import os
+import csv
+import json
+import numpy as np
+import copy
+from collections import namedtuple
+
+from model import roberta_tokenization as tokenization
+from reader.batching import pad_batch_data
+import paddle.fluid as fluid
+
+
+class ClassifyReader(object):
+
+    def __init__(self, tokenizer, args):
+
+        self.tokenizer = tokenizer
+        self.pad_id = tokenizer.pad_token_id
+        self.cls_id = tokenizer.cls_token_id
+        self.sep_id = tokenizer.sep_token_id
+        self.mask_id = tokenizer.mask_token_id
+        self.single_modal_id = tokenizer.single_modal_id
+
+        self.max_seq_len = args.max_seq_len
+        self.in_tokens = args.in_tokens
+        self.use_modal_tag = args.use_modal_tag
+
+        self.random_seed = 0
+        self.global_rng = np.random.RandomState(self.random_seed)
+
+        self.trainer_id = 0
+        self.trainer_nums = 1
+        if os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID"):
+            self.trainer_id = int(os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID"))
+        if os.getenv("PADDLE_NODES_NUM"):
+            self.trainer_nums = int(os.getenv("PADDLE_TRAINERS_NUM"))
+
+        self.current_example = 0
+        self.current_epoch = 0
+        self.num_examples = 0
+
+    def get_train_progress(self):
+        """Gets progress for training phase."""
+        return self.current_example, self.current_epoch
+
+    def _read_tsv(self, input_file, quotechar=None):
+        """Reads a tab separated value file."""
+        with open(input_file, "r") as f:
+            reader = csv.reader(f, delimiter="\t", quotechar=quotechar)
+            headers = next(reader)
+            text_indices = [index for index, h in enumerate(headers) if h != "label"]
+            Example = namedtuple('Example', headers)
+
+            examples = []
+            for line in reader:
+                example = Example(*line)
+                examples.append(example)
+            return examples
+
+    def _pad_batch_records(self, batch_records):
+        batch_token_ids = [record.token_ids for record in batch_records]
+        batch_text_type_ids = [record.text_type_ids for record in batch_records]
+        batch_position_ids = [record.position_ids for record in batch_records]
+        batch_labels = [record.label_id for record in batch_records]
+        batch_labels = np.array(batch_labels).astype('int64').reshape([-1, 1])
+
+        if batch_records[0].qid:
+            batch_qids = [record.qid for record in batch_records]
+            batch_qids = np.array(batch_qids).astype('int64').reshape([-1, 1])
+        else:
+            batch_qids = np.array([]).astype('int64').reshape([-1, 1])
+
+        # padding
+        padded_token_ids, input_mask = pad_batch_data(batch_token_ids,
+                                                      pretraining_task='nlu',
+                                                      pad_idx=self.pad_id,
+                                                      return_input_mask=True)
+        padded_text_type_ids = pad_batch_data(batch_text_type_ids, pretraining_task='nlu', pad_idx=self.pad_id)
+        padded_position_ids = pad_batch_data(batch_position_ids, pretraining_task='nlu', pad_idx=self.pad_id)
+
+        return_list = [
+            padded_token_ids, padded_text_type_ids, padded_position_ids, input_mask, batch_labels, batch_qids
+        ]
+
+        return return_list
+
+    def _truncate_seq_pair(self, tokens_a, tokens_b, max_length):
+        """Truncates a sequence pair in place to the maximum length."""
+        # This is a simple heuristic which will always truncate the longer sequence
+        # one token at a time. This makes more sense than truncating an equal percent
+        # of tokens from each, since if one sequence is very short then each token
+        # that's truncated likely contains more information than a longer sequence.
+        while True:
+            total_length = len(tokens_a) + len(tokens_b)
+            if total_length <= max_length:
+                break
+            if len(tokens_a) > len(tokens_b):
+                tokens_a.pop()
+            else:
+                tokens_b.pop()
+
+    def _convert_example_to_record(self, example, max_seq_length, tokenizer):
+        """Converts a single `Example` into a single `Record`."""
+
+        text_a = tokenization.convert_to_unicode(example.text_a)
+        tokens_a = tokenizer.tokenize(text_a)
+        tokens_b = None
+        if "text_b" in example._fields:
+            text_b = tokenization.convert_to_unicode(example.text_b)
+            tokens_b = tokenizer.tokenize(text_b)
+
+        if tokens_b:
+            # Modifies `tokens_a` and `tokens_b` in place so that the total
+            # length is less than the specified length.
+            # Account for [CLS], [SEP], [SEP] with "- 3"
+            self._truncate_seq_pair(tokens_a, tokens_b, max_seq_length - 3)
+        else:
+            # Account for [CLS] and [SEP] with "- 2"
+            if len(tokens_a) > max_seq_length - 2:
+                tokens_a = tokens_a[0:(max_seq_length - 2)]
+
+        tokens = []
+        text_type_ids = []
+        tokens.append("[CLS]")
+        text_type_ids.append(0)
+        for token in tokens_a:
+            tokens.append(token)
+            text_type_ids.append(0)
+        tokens.append("[SEP]")
+        text_type_ids.append(0)
+
+        if tokens_b:
+            for token in tokens_b:
+                tokens.append(token)
+                text_type_ids.append(1)
+            tokens.append("[SEP]")
+            text_type_ids.append(1)
+
+        token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
+        position_ids = list(range(2, len(token_ids) + 2))
+        label_id = example.label
+
+        if self.use_modal_tag:
+            token_ids = [self.single_modal_id] + token_ids
+            position_ids = [0] + position_ids
+            text_type_ids = [0] + text_type_ids
+
+        Record = namedtuple('Record', ['token_ids', 'text_type_ids', 'position_ids', 'label_id', 'qid'])
+
+        qid = None
+        if "qid" in example._fields:
+            qid = example.qid
+
+        record = Record(token_ids=token_ids,
+                        text_type_ids=text_type_ids,
+                        position_ids=position_ids,
+                        label_id=label_id,
+                        qid=qid)
+        return record
+
+    def _prepare_batch_data(self, examples, batch_size, phase=None):
+        """generate batch records"""
+        batch_records, max_len = [], 0
+        for index, example in enumerate(examples):
+            if phase == "train":
+                self.current_example = index
+            record = self._convert_example_to_record(example, self.max_seq_len, self.tokenizer)
+            max_len = max(max_len, len(record.token_ids))
+            if self.in_tokens:
+                to_append = (len(batch_records) + 1) * max_len <= batch_size
+            else:
+                to_append = len(batch_records) < batch_size
+            if to_append:
+                batch_records.append(record)
+            else:
+                yield self._pad_batch_records(batch_records)
+                batch_records, max_len = [record], len(record.token_ids)
+
+        if batch_records:
+            yield self._pad_batch_records(batch_records)
+
+    def get_num_examples(self, input_file):
+        examples = self._read_tsv(input_file)
+        return len(examples)
+
+    def data_generator(self, input_file, batch_size, epoch, dev_count=1, shuffle=True, phase=None):
+        examples = self._read_tsv(input_file)
+
+        def wrapper():
+            all_dev_batches = []
+            trainer_id = 0
+            for epoch_index in range(epoch):
+                if phase == "train":
+                    self.current_example = 0
+                    self.current_epoch = epoch_index
+                    self.random_seed = epoch_index
+                    self.global_rng = np.random.RandomState(self.random_seed)
+                    trainer_id = self.trainer_id
+                else:
+                    # dev/test
+                    trainer_id = 0
+                    assert dev_count == 1, "only supports 1 GPU while prediction"
+                current_examples = copy.deepcopy(examples)
+                if shuffle:
+                    self.global_rng.shuffle(current_examples)
+                for batch_data in self._prepare_batch_data(current_examples, batch_size, phase=phase):
+                    if len(all_dev_batches) < dev_count:
+                        all_dev_batches.append(batch_data)
+                    if len(all_dev_batches) == dev_count:
+                        # trick: handle batch inconsistency caused by data sharding for each trainer
+                        yield all_dev_batches[trainer_id]
+                        all_dev_batches = []
+
+                if phase != "train" and self.trainer_id < len(all_dev_batches):
+                    yield all_dev_batches[self.trainer_id]
+
+        return wrapper
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    pass
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/pretraining_reader.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/pretraining_reader.py
new file mode 100644
index 000000000..f5d012135
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/pretraining_reader.py
@@ -0,0 +1,263 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import print_function
+from __future__ import division
+
+import os
+import numpy as np
+import gzip
+import six
+
+import paddle.fluid as fluid
+import functools
+from reader.batching import prepare_batch_data
+
+
+class SynCLMDataReader(object):
+
+    def __init__(self,
+                 filelist,
+                 tokenizer,
+                 batch_size=4096,
+                 in_tokens=True,
+                 max_seq_len=512,
+                 shuffle_files=True,
+                 random_seed=1,
+                 epoch=100,
+                 voc_size=0,
+                 is_test=False,
+                 tree_max_sub_num=10,
+                 tree_max_neg_num=10,
+                 phrase_max_neg_num=10):
+
+        self.filelist = filelist
+        self.batch_size = batch_size
+        self.in_tokens = in_tokens
+        self.random_seed = random_seed
+        self.shuffle_files = shuffle_files
+        self.epoch = epoch
+        self.current_epoch = 0
+        self.current_file_index = 0
+        self.total_file = 0
+        self.current_file = None
+        self.voc_size = voc_size
+        self.max_seq_len = max_seq_len
+        self.pad_id = tokenizer.pad_token_id
+        self.cls_id = tokenizer.cls_token_id
+        self.sep_id = tokenizer.sep_token_id
+        self.mask_id = tokenizer.mask_token_id
+
+        self.tree_max_sub_num = tree_max_sub_num
+        self.tree_max_neg_num = tree_max_neg_num
+        self.phrase_max_neg_num = phrase_max_neg_num
+
+        self.input_slots = 5
+        self.is_test = is_test
+
+        self.trainer_id = 0
+        self.trainer_nums = 1
+        self.files = open(filelist).readlines()
+        self.total_file = len(self.files)
+
+        if self.is_test:
+            self.epoch = 1
+            self.shuffle_files = False
+
+        self.global_rng = np.random.RandomState(random_seed)
+        if self.shuffle_files:
+            if os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID"):
+                self.trainer_id = int(os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID"))
+            if os.getenv("PADDLE_TRAINERS_NUM"):
+                self.trainer_nums = int(os.getenv("PADDLE_TRAINERS_NUM"))
+            # renew total_file
+            self.total_file = len(self.files) // self.trainer_nums * self.trainer_nums
+
+            tmp_files = []
+            for each in range(epoch):
+                each_files = [i for i in self.files]
+                self.global_rng.shuffle(each_files)
+                tmp_files += each_files
+            self.files = tmp_files
+            # renew epochs
+            self.epoch = len(self.files) // self.total_file * self.total_file
+
+        assert self.total_file > 0, \
+            "[Error] data_dir is empty or less than %d" % self.trainer_nums
+
+        if self.in_tokens:
+            assert self.batch_size > 100, "Current batch size means total token's number, \
+                                       it should not be set to too small number."
+
+    def get_progress(self):
+        """return current progress of traning data
+        """
+        return self.current_epoch, self.current_file_index, self.total_file, self.current_file
+
+    def parse_line(self, line, max_seq_len=512):
+        """ parse one line to token_ids, sentence_ids, pos_ids, label
+        """
+        line = line.strip()
+        if '\t' in line:
+            line = line.split('\t')[1]
+        line = line.strip('\r\n').split(";")
+        assert len(line) == self.input_slots, \
+            "One sample must have %d fields!" % self.input_slots
+
+        (token_ids, sent_ids, pos_ids, seg_labels, dp_ids) = line
+        token_ids = [int(token) for token in token_ids.split(" ")]
+        sent_ids = [int(token) for token in sent_ids.split(" ")]
+        pos_ids = [int(token) for token in pos_ids.split(" ")]
+        seg_labels = [int(seg_label) for seg_label in seg_labels.split(" ")]
+        dp_ids = [int(dp_id) for dp_id in dp_ids.split(" ")]
+
+        assert len(token_ids) == len(sent_ids) == len(pos_ids) == len(seg_labels) == len(dp_ids) , \
+            "[Must be true]len(token_ids) == len(sent_ids) == len(pos_ids) == len(seg_labels) == len(dp_ids)"
+
+        if len(token_ids) > max_seq_len:
+            return [
+                token_ids[:max_seq_len - 1] + [self.sep_id], sent_ids[:max_seq_len], pos_ids[:max_seq_len],
+                seg_labels[:max_seq_len - 1] + [-1], dp_ids[:max_seq_len - 1] + [-1]
+            ]
+        return [token_ids, sent_ids, pos_ids, seg_labels, dp_ids]
+
+    def read_file(self, file):
+        if file.endswith('.gz'):
+            with gzip.open(file, "rt") as f:
+                for line in f:
+                    yield line
+        else:
+            with open(file, "r") as f:
+                for line in f:
+                    yield line
+
+    def convert_to_unicode(self, text):
+        """Converts `text` to Unicode (if it's not already), assuming utf-8 input."""
+        if six.PY3:
+            if isinstance(text, str):
+                return text
+            elif isinstance(text, bytes):
+                return text.decode("utf-8", "ignore")
+            else:
+                raise ValueError("Unsupported string type: %s" % (type(text)))
+        elif six.PY2:
+            if isinstance(text, str):
+                return text.decode("utf-8", "ignore")
+            elif isinstance(text, unicode):
+                return text
+            else:
+                raise ValueError("Unsupported string type: %s" % (type(text)))
+        else:
+            raise ValueError("Not running on Python2 or Python 3?")
+
+    def shuffle_samples(self, sample_generator, buffer=1000):
+        samples = []
+        try:
+            while True:
+                while len(samples) < buffer:
+                    sample = next(sample_generator)
+                    samples.append(sample)
+                np.random.shuffle(samples)
+                for sample in samples:
+                    yield sample
+                samples = []
+        except StopIteration:
+            print("stopiteration: reach end of file")
+            if len(samples) == 0:
+                yield None
+            else:
+                np.random.shuffle(samples)
+                for sample in samples:
+                    yield sample
+
+    def data_generator(self):
+        """
+        data_generator
+        """
+
+        def wrapper():
+
+            def reader():
+                for epoch in range(self.epoch):
+                    self.current_epoch = epoch + 1
+                    files = self.files
+
+                    # during training, data are sliced by trainers
+                    if self.shuffle_files:
+                        start = epoch * self.total_file
+                        end = start + self.total_file
+                        files = [
+                            file_ for index, file_ in enumerate(self.files[start:end])
+                            if index % self.trainer_nums == self.trainer_id
+                        ]
+
+                    for index, file_ in enumerate(files):
+                        file_ = file_.strip()
+                        self.current_file_index = (index + 1) * self.trainer_nums
+                        self.current_file = file_
+
+                        # sample_generator = self.read_file(file_)
+                        sample_generator = fluid.io.xmap_readers(
+                            functools.partial(self.parse_line, max_seq_len=self.max_seq_len),
+                            functools.partial(self.read_file, file=file_), 8, 2000)()
+
+                        if not self.is_test:
+                            # shuffle buffered sample
+                            sample_generator = self.shuffle_samples(sample_generator)
+
+                        for sample in sample_generator:
+                            if sample is None:
+                                continue
+                            yield sample
+
+            def batch_reader(reader, batch_size):
+                batch, total_token_num, max_len = [], 0, 0
+                for parsed_line in reader():
+                    token_ids, sent_ids, pos_ids, seg_labels, dp_ids = parsed_line
+                    max_len = max(max_len, len(token_ids))
+                    if self.in_tokens:
+                        to_append = (len(batch) + 1) * max_len <= batch_size
+                    else:
+                        to_append = len(batch) < batch_size
+
+                    if to_append:
+                        batch.append(parsed_line)
+                        total_token_num += len(token_ids)
+                    else:
+                        yield batch, total_token_num
+                        batch, total_token_num, max_len = [parsed_line], len(token_ids), len(token_ids)
+
+                if len(batch) > 0:
+                    yield batch, total_token_num
+
+            for batch_data, total_token_num in batch_reader(reader, self.batch_size):
+                yield prepare_batch_data(batch_data,
+                                         total_token_num,
+                                         tree_max_sub_num=self.tree_max_sub_num,
+                                         tree_max_neg_num=self.tree_max_neg_num,
+                                         phrase_max_neg_num=self.phrase_max_neg_num,
+                                         voc_size=self.voc_size,
+                                         pad_id=self.pad_id,
+                                         cls_id=self.cls_id,
+                                         sep_id=self.sep_id,
+                                         mask_id=self.mask_id,
+                                         return_input_mask=True,
+                                         return_max_len=False,
+                                         return_num_token=False)
+
+        return wrapper
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    pass
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/regression_reader.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/regression_reader.py
new file mode 100644
index 000000000..44dd64b0e
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/reader/regression_reader.py
@@ -0,0 +1,235 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+import os
+import csv
+import json
+import numpy as np
+import copy
+from collections import namedtuple
+
+from model import roberta_tokenization as tokenization
+from reader.batching import pad_batch_data
+import paddle.fluid as fluid
+
+
+class RegressionReader(object):
+
+    def __init__(self, tokenizer, args):
+
+        self.tokenizer = tokenizer
+        self.pad_id = tokenizer.pad_token_id
+        self.cls_id = tokenizer.cls_token_id
+        self.sep_id = tokenizer.sep_token_id
+        self.mask_id = tokenizer.mask_token_id
+        self.single_modal_id = tokenizer.single_modal_id
+
+        self.max_seq_len = args.max_seq_len
+        self.in_tokens = args.in_tokens
+        self.use_modal_tag = args.use_modal_tag
+
+        self.random_seed = 0
+        self.global_rng = np.random.RandomState(self.random_seed)
+
+        self.trainer_id = 0
+        self.trainer_nums = 1
+        if os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID"):
+            self.trainer_id = int(os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID"))
+        if os.getenv("PADDLE_NODES_NUM"):
+            self.trainer_nums = int(os.getenv("PADDLE_TRAINERS_NUM"))
+
+        self.current_example = 0
+        self.current_epoch = 0
+        self.num_examples = 0
+
+    def get_train_progress(self):
+        """Gets progress for training phase."""
+        return self.current_example, self.current_epoch
+
+    def _read_tsv(self, input_file, quotechar=None):
+        """Reads a tab separated value file."""
+        with open(input_file, "r") as f:
+            reader = csv.reader(f, delimiter="\t", quotechar=quotechar)
+            headers = next(reader)
+            text_indices = [index for index, h in enumerate(headers) if h != "label"]
+            Example = namedtuple('Example', headers)
+
+            examples = []
+            for line in reader:
+                example = Example(*line)
+                examples.append(example)
+            return examples
+
+    def _pad_batch_records(self, batch_records):
+        batch_token_ids = [record.token_ids for record in batch_records]
+        batch_text_type_ids = [record.text_type_ids for record in batch_records]
+        batch_position_ids = [record.position_ids for record in batch_records]
+        batch_labels = [record.label_id for record in batch_records]
+        batch_labels = np.array(batch_labels).astype('float32').reshape([-1, 1])
+
+        if batch_records[0].qid:
+            batch_qids = [record.qid for record in batch_records]
+            batch_qids = np.array(batch_qids).astype('int64').reshape([-1, 1])
+        else:
+            batch_qids = np.array([]).astype('int64').reshape([-1, 1])
+
+        # padding
+        padded_token_ids, input_mask = pad_batch_data(batch_token_ids,
+                                                      pretraining_task='nlu',
+                                                      pad_idx=self.pad_id,
+                                                      return_input_mask=True)
+        padded_text_type_ids = pad_batch_data(batch_text_type_ids, pretraining_task='nlu', pad_idx=self.pad_id)
+        padded_position_ids = pad_batch_data(batch_position_ids, pretraining_task='nlu', pad_idx=self.pad_id)
+
+        return_list = [
+            padded_token_ids, padded_text_type_ids, padded_position_ids, input_mask, batch_labels, batch_qids
+        ]
+
+        return return_list
+
+    def _truncate_seq_pair(self, tokens_a, tokens_b, max_length):
+        """Truncates a sequence pair in place to the maximum length."""
+        # This is a simple heuristic which will always truncate the longer sequence
+        # one token at a time. This makes more sense than truncating an equal percent
+        # of tokens from each, since if one sequence is very short then each token
+        # that's truncated likely contains more information than a longer sequence.
+        while True:
+            total_length = len(tokens_a) + len(tokens_b)
+            if total_length <= max_length:
+                break
+            if len(tokens_a) > len(tokens_b):
+                tokens_a.pop()
+            else:
+                tokens_b.pop()
+
+    def _convert_example_to_record(self, example, max_seq_length, tokenizer):
+        """Converts a single `Example` into a single `Record`."""
+
+        text_a = tokenization.convert_to_unicode(example.text_a)
+        tokens_a = tokenizer.tokenize(text_a)
+        tokens_b = None
+        if "text_b" in example._fields:
+            text_b = tokenization.convert_to_unicode(example.text_b)
+            tokens_b = tokenizer.tokenize(text_b)
+
+        if tokens_b:
+            # Modifies `tokens_a` and `tokens_b` in place so that the total
+            # length is less than the specified length.
+            # Account for [CLS], [SEP], [SEP] with "- 3"
+            self._truncate_seq_pair(tokens_a, tokens_b, max_seq_length - 3)
+        else:
+            # Account for [CLS] and [SEP] with "- 2"
+            if len(tokens_a) > max_seq_length - 2:
+                tokens_a = tokens_a[0:(max_seq_length - 2)]
+
+        tokens = []
+        text_type_ids = []
+        tokens.append("[CLS]")
+        text_type_ids.append(0)
+        for token in tokens_a:
+            tokens.append(token)
+            text_type_ids.append(0)
+        tokens.append("[SEP]")
+        text_type_ids.append(0)
+
+        if tokens_b:
+            for token in tokens_b:
+                tokens.append(token)
+                text_type_ids.append(1)
+            tokens.append("[SEP]")
+            text_type_ids.append(1)
+
+        token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
+        position_ids = list(range(2, len(token_ids) + 2))
+        label_id = example.label
+
+        if self.use_modal_tag:
+            token_ids = [self.single_modal_id] + token_ids
+            position_ids = [0] + position_ids
+            text_type_ids = [0] + text_type_ids
+
+        Record = namedtuple('Record', ['token_ids', 'text_type_ids', 'position_ids', 'label_id', 'qid'])
+
+        qid = None
+        if "qid" in example._fields:
+            qid = example.qid
+
+        record = Record(token_ids=token_ids,
+                        text_type_ids=text_type_ids,
+                        position_ids=position_ids,
+                        label_id=label_id,
+                        qid=qid)
+        return record
+
+    def _prepare_batch_data(self, examples, batch_size, phase=None):
+        """generate batch records"""
+        batch_records, max_len = [], 0
+        for index, example in enumerate(examples):
+            if phase == "train":
+                self.current_example = index
+            record = self._convert_example_to_record(example, self.max_seq_len, self.tokenizer)
+            max_len = max(max_len, len(record.token_ids))
+            if self.in_tokens:
+                to_append = (len(batch_records) + 1) * max_len <= batch_size
+            else:
+                to_append = len(batch_records) < batch_size
+            if to_append:
+                batch_records.append(record)
+            else:
+                yield self._pad_batch_records(batch_records)
+                batch_records, max_len = [record], len(record.token_ids)
+
+        if batch_records:
+            yield self._pad_batch_records(batch_records)
+
+    def get_num_examples(self, input_file):
+        examples = self._read_tsv(input_file)
+        return len(examples)
+
+    def data_generator(self, input_file, batch_size, epoch, dev_count=1, shuffle=True, phase=None):
+        examples = self._read_tsv(input_file)
+
+        def wrapper():
+            all_dev_batches = []
+            trainer_id = 0
+            for epoch_index in range(epoch):
+                if phase == "train":
+                    self.current_example = 0
+                    self.current_epoch = epoch_index
+                    self.random_seed = epoch_index
+                    self.global_rng = np.random.RandomState(self.random_seed)
+                    trainer_id = self.trainer_id
+                else:
+                    # dev/test
+                    trainer_id = 0
+                    assert dev_count == 1, "only supports 1 GPU while prediction"
+                current_examples = copy.deepcopy(examples)
+                if shuffle:
+                    self.global_rng.shuffle(current_examples)
+                for batch_data in self._prepare_batch_data(current_examples, batch_size, phase=phase):
+                    if len(all_dev_batches) < dev_count:
+                        all_dev_batches.append(batch_data)
+                    if len(all_dev_batches) == dev_count:
+                        # trick: handle batch inconsistency caused by data sharding for each trainer
+                        yield all_dev_batches[trainer_id]
+                        all_dev_batches = []
+
+                if phase != "train" and self.trainer_id < len(all_dev_batches):
+                    yield all_dev_batches[self.trainer_id]
+
+        return wrapper
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    pass
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/run_classifier.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/run_classifier.py
new file mode 100644
index 000000000..7aac0d004
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/run_classifier.py
@@ -0,0 +1,353 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
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+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""Finetuning on classification tasks."""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import os
+import time
+import multiprocessing
+
+import paddle.fluid as fluid
+import numpy as np
+
+from reader.classification_reader import ClassifyReader
+from model.synclm import SynCLMConfig
+from model.roberta_tokenization import GptBpeTokenizer
+from finetune.classifier import create_model, evaluate, predict
+from utils.optimization import optimization
+from utils.utils import visualdl_log, get_time
+from utils.args import print_arguments
+from utils.init import init_pretraining_params, init_checkpoint
+from args.classification_args import parser
+
+args = parser.parse_args()
+
+
+def main(args):
+    ernie_config = SynCLMConfig(args.synclm_config_path)
+    ernie_config.print_config()
+
+    gpu_id = 0
+    gpus = fluid.core.get_cuda_device_count()
+    if args.is_distributed and os.getenv("FLAGS_selected_gpus") is not None:
+        gpu_list = os.getenv("FLAGS_selected_gpus").split(",")
+        gpus = len(gpu_list)
+        gpu_id = int(gpu_list[0])
+
+    if args.use_cuda:
+        place = fluid.CUDAPlace(gpu_id)
+        dev_count = gpus
+    else:
+        place = fluid.CPUPlace()
+        dev_count = int(os.environ.get('CPU_NUM', multiprocessing.cpu_count()))
+
+    tokenizer = GptBpeTokenizer(vocab_file=args.roberta_vocab_file,
+                                encoder_json_file=args.encoder_json_file,
+                                vocab_bpe_file=args.vocab_bpe_file,
+                                do_lower_case=args.do_lower_case)
+
+    data_reader = ClassifyReader(tokenizer, args)
+
+    if not (args.do_train or args.do_val or args.do_test):
+        raise ValueError(
+            "For args `do_train`, `do_val` and `do_test`, at "
+            "least one of them must be True.")
+
+    startup_prog = fluid.Program()
+    if args.random_seed is not None:
+        startup_prog.random_seed = args.random_seed
+
+    if args.do_train:
+        trainers_num = int(os.getenv("PADDLE_TRAINERS_NUM"))
+        train_data_generator = data_reader.data_generator(input_file=args.train_set,
+                                                          batch_size=args.batch_size,
+                                                          epoch=args.epoch,
+                                                          dev_count=trainers_num,
+                                                          shuffle=True,
+                                                          phase="train")
+
+        num_train_examples = data_reader.get_num_examples(args.train_set)
+
+        if args.in_tokens:
+            max_train_steps = args.epoch * num_train_examples // (args.batch_size // args.max_seq_len) // trainers_num
+        else:
+            max_train_steps = args.epoch * num_train_examples // args.batch_size // trainers_num
+
+        warmup_steps = int(max_train_steps * args.warmup_proportion)
+        print("Device count: %d, gpu_id: %d" % (dev_count, gpu_id))
+        print("Num train examples: %d" % num_train_examples)
+        print("Max train steps: %d" % max_train_steps)
+        print("Num warmup steps: %d" % warmup_steps)
+
+        train_program = fluid.Program()
+
+        with fluid.program_guard(train_program, startup_prog):
+            with fluid.unique_name.guard():
+                train_pyreader, graph_vars = create_model(args, pyreader_name='train_reader', ernie_config=ernie_config)
+                scheduled_lr, loss_scaling = optimization(loss=graph_vars["loss"],
+                                                          warmup_steps=warmup_steps,
+                                                          num_train_steps=max_train_steps,
+                                                          learning_rate=args.learning_rate,
+                                                          train_program=train_program,
+                                                          weight_decay=args.weight_decay,
+                                                          scheduler=args.lr_scheduler,
+                                                          use_fp16=args.use_fp16,
+                                                          use_dynamic_loss_scaling=args.use_dynamic_loss_scaling,
+                                                          init_loss_scaling=args.init_loss_scaling,
+                                                          beta1=args.beta1,
+                                                          beta2=args.beta2,
+                                                          epsilon=args.epsilon)
+
+        if args.verbose:
+            if args.in_tokens:
+                lower_mem, upper_mem, unit = fluid.contrib.memory_usage(program=train_program,
+                                                                        batch_size=args.batch_size // args.max_seq_len)
+            else:
+                lower_mem, upper_mem, unit = fluid.contrib.memory_usage(program=train_program,
+                                                                        batch_size=args.batch_size)
+            print("Theoretical memory usage in training: %.3f - %.3f %s" % (lower_mem, upper_mem, unit))
+
+    if args.do_val or  args.do_testor args.do_pred:
+        test_prog = fluid.Program()
+        with fluid.program_guard(test_prog, startup_prog):
+            with fluid.unique_name.guard():
+                test_pyreader, graph_vars = create_model(args, pyreader_name='test_reader', ernie_config=ernie_config)
+
+        test_prog = test_prog.clone(for_test=True)
+
+    nccl2_num_trainers = 1
+    nccl2_trainer_id = 0
+    print("args.is_distributed:", args.is_distributed)
+    if args.is_distributed:
+        trainer_id = int(os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID", "0"))
+        worker_endpoints_env = os.getenv("PADDLE_TRAINER_ENDPOINTS")
+        current_endpoint = os.getenv("PADDLE_CURRENT_ENDPOINT")
+        worker_endpoints = worker_endpoints_env.split(",")
+        trainers_num = len(worker_endpoints)
+
+        print("worker_endpoints:{} trainers_num:{} current_endpoint:{} \
+              trainer_id:{}".format(worker_endpoints, trainers_num, current_endpoint, trainer_id))
+
+        # prepare nccl2 env.
+        config = fluid.DistributeTranspilerConfig()
+        config.mode = "nccl2"
+        if args.nccl_comm_num > 1:
+            config.nccl_comm_num = args.nccl_comm_num
+        if args.use_hierarchical_allreduce and trainers_num > args.hierarchical_allreduce_inter_nranks:
+            config.use_hierarchical_allreduce = args.use_hierarchical_allreduce
+            config.hierarchical_allreduce_inter_nranks = args.hierarchical_allreduce_inter_nranks
+
+            assert config.hierarchical_allreduce_inter_nranks > 1
+            assert trainers_num % config.hierarchical_allreduce_inter_nranks == 0
+
+            config.hierarchical_allreduce_exter_nranks = \
+                trainers_num / config.hierarchical_allreduce_inter_nranks
+
+        t = fluid.DistributeTranspiler(config=config)
+        t.transpile(trainer_id,
+                    trainers=worker_endpoints_env,
+                    current_endpoint=current_endpoint,
+                    program=train_program if args.do_train else test_prog,
+                    startup_program=startup_prog)
+        nccl2_num_trainers = trainers_num
+        nccl2_trainer_id = trainer_id
+
+    exe = fluid.Executor(place)
+    exe.run(startup_prog)
+
+    if args.do_train:
+        if args.init_checkpoint and args.init_pretraining_params:
+            print("WARNING: args 'init_checkpoint' and 'init_pretraining_params' "
+                  "both are set! Only arg 'init_checkpoint' is made valid.")
+        if args.init_checkpoint:
+            init_checkpoint(exe, args.init_checkpoint, main_program=train_program)
+        elif args.init_pretraining_params:
+            init_pretraining_params(exe, args.init_pretraining_params, main_program=train_program)
+    elif args.do_val or args.do_test or args.do_pred:
+        if not args.init_checkpoint:
+            raise ValueError("args 'init_checkpoint' should be set if"
+                             "only doing validation or testing!")
+        init_checkpoint(exe, args.init_checkpoint, main_program=startup_prog)
+
+    if args.do_train:
+        exec_strategy = fluid.ExecutionStrategy()
+        if args.use_fast_executor:
+            exec_strategy.use_experimental_executor = True
+        exec_strategy.num_threads = dev_count
+        exec_strategy.num_iteration_per_drop_scope = args.num_iteration_per_drop_scope
+
+        train_exe = fluid.ParallelExecutor(use_cuda=args.use_cuda,
+                                           loss_name=graph_vars["loss"].name,
+                                           exec_strategy=exec_strategy,
+                                           main_program=train_program,
+                                           num_trainers=nccl2_num_trainers,
+                                           trainer_id=nccl2_trainer_id)
+
+        train_pyreader.decorate_tensor_provider(train_data_generator)
+    else:
+        train_exe = None
+
+    test_exe = exe
+    if args.do_val or args.do_test or args.do_pred:
+        if args.use_multi_gpu_test:
+            test_exe = fluid.ParallelExecutor(use_cuda=args.use_cuda, main_program=test_prog, share_vars_from=train_exe)
+
+    dev_ret_history = []  # (steps, key_eval, eval)
+    test_ret_history = []  # (steps, key_eval, eval)
+    if args.do_train:
+        train_pyreader.start()
+        steps = 0
+        if warmup_steps > 0:
+            graph_vars["learning_rate"] = scheduled_lr
+
+        time_begin = time.time()
+
+        skip_steps = args.skip_steps
+        while True:
+            try:
+                steps += 1
+
+                if steps % skip_steps == 0:
+                    train_fetch_list = [
+                        graph_vars["loss"].name, graph_vars["accuracy"].name, graph_vars["num_seqs"].name
+                    ]
+                    if "learning_rate" in graph_vars:
+                        train_fetch_list.append(graph_vars["learning_rate"].name)
+                    res = train_exe.run(fetch_list=train_fetch_list)
+
+                    outputs = {"loss": np.mean(res[0])}
+                    if "learning_rate" in graph_vars:
+                        outputs["learning_rate"] = float(res[3][0])
+
+                    if args.verbose:
+                        verbose = "train pyreader queue size: %d, " % train_pyreader.queue.size()
+                        verbose += "learning rate: %f" % (outputs["learning_rate"]
+                                                          if warmup_steps > 0 else args.learning_rate)
+                        print(verbose)
+
+                    current_example, current_epoch = data_reader.get_train_progress()
+                    time_end = time.time()
+                    used_time = time_end - time_begin
+                    print("%s - epoch: %d, progress: %d/%d, step: %d, ave loss: %f, speed: %f steps/s" % \
+                          (get_time(), current_epoch, current_example, num_train_examples, steps, outputs["loss"], args.skip_steps / used_time))
+                    time_begin = time.time()
+                else:
+                    train_exe.run(fetch_list=[])
+
+                if nccl2_trainer_id == 0:
+                    if steps % args.save_steps == 0 and args.save_checkpoints:
+                        save_path = os.path.join(args.checkpoints, "step_" + str(steps))
+                        fluid.io.save_persistables(exe, save_path, train_program)
+
+                    if steps % args.validation_steps == 0:
+                        # evaluate dev set
+                        if args.do_val:
+                            test_pyreader.decorate_tensor_provider(
+                                data_reader.data_generator(args.dev_set,
+                                                           batch_size=args.batch_size,
+                                                           epoch=1,
+                                                           dev_count=1,
+                                                           shuffle=False))
+                            outputs = evaluate(args, test_exe, test_prog, test_pyreader, graph_vars, "dev")
+                            dev_ret_history.append((steps, outputs['key_eval'], outputs[outputs['key_eval']]))
+
+                        # evaluate test set
+                        if args.do_test:
+                            test_pyreader.decorate_tensor_provider(
+                                data_reader.data_generator(args.test_set,
+                                                           batch_size=args.batch_size,
+                                                           epoch=1,
+                                                           dev_count=1,
+                                                           shuffle=False))
+                            outputs = evaluate(args, test_exe, test_prog, test_pyreader, graph_vars, "test")
+                            test_ret_history.append((steps, outputs['key_eval'], outputs[outputs['key_eval']]))
+
+                        # pred test set
+                        if args.do_pred:
+                            test_pyreader.decorate_tensor_provider(
+                                data_reader.data_generator(args.test_set,
+                                                           batch_size=args.batch_size,
+                                                           epoch=1,
+                                                           dev_count=1,
+                                                           shuffle=False))
+                            qids, preds, probs = predict(test_exe, test_prog, test_pyreader, graph_vars, dev_count=1)
+                            save_path = args.pred_save + '.test.' + str(steps) + '.txt'
+                            print("testing {}, save to {}".format(args.test_set, save_path))
+                            with open(save_path, 'w') as f:
+                                for id, s, p in zip(qids, preds, probs):
+                                    f.write('{}\t{}\t{}\n'.format(id, s, p))
+
+            except fluid.core.EOFException:
+                if args.save_checkpoints:
+                    save_path = os.path.join(args.checkpoints, "step_" + str(steps))
+                    fluid.io.save_persistables(exe, save_path, train_program)
+                train_pyreader.reset()
+                break
+
+    if nccl2_trainer_id == 0:
+
+        # final pred on test set
+        if args.do_pred:
+            test_pyreader.decorate_tensor_provider(
+                data_reader.data_generator(args.test_set,
+                                           batch_size=args.batch_size,
+                                           epoch=1,
+                                           dev_count=1,
+                                           shuffle=False))
+            qids, preds, probs = predict(test_exe, test_prog, test_pyreader, graph_vars, dev_count=1)
+            save_path = args.pred_save + '.test.' + str(steps) + '.txt'
+            print("testing {}, save to {}".format(args.test_set, save_path))
+            with open(save_path, 'w') as f:
+                for id, s, p in zip(qids, preds, probs):
+                    f.write('{}\t{}\t{}\n'.format(id, s, p))
+
+
+        # final eval on test set
+        if args.do_test:
+            test_pyreader.decorate_tensor_provider(
+                data_reader.data_generator(args.test_set,
+                                           batch_size=args.batch_size,
+                                           epoch=1,
+                                           dev_count=1,
+                                           shuffle=False))
+            print("Final test result:")
+            outputs = evaluate(args, test_exe, test_prog, test_pyreader, graph_vars, "test")
+            test_ret_history.append((steps, outputs['key_eval'], outputs[outputs['key_eval']]))
+            test_ret_history = sorted(test_ret_history, key=lambda a: a[2], reverse=True)
+            print("Best testing result: step %d %s %f" %
+                  (test_ret_history[0][0], test_ret_history[0][1], test_ret_history[0][2]))
+
+
+        # final eval on dev set
+        if args.do_val:
+            test_pyreader.decorate_tensor_provider(
+                data_reader.data_generator(args.dev_set,
+                                           batch_size=args.batch_size,
+                                           epoch=1,
+                                           dev_count=1,
+                                           shuffle=False))
+            print("Final validation result:")
+            outputs = evaluate(args, test_exe, test_prog, test_pyreader, graph_vars, "dev")
+            dev_ret_history.append((steps, outputs['key_eval'], outputs[outputs['key_eval']]))
+            dev_ret_history = sorted(dev_ret_history, key=lambda a: a[2], reverse=True)
+            print("Best validation result: step %d %s %f" %
+                  (dev_ret_history[0][0], dev_ret_history[0][1], dev_ret_history[0][2]))
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    print_arguments(args)
+    main(args)
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/run_regression.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/run_regression.py
new file mode 100644
index 000000000..84fc643da
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/run_regression.py
@@ -0,0 +1,359 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
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+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""Finetuning on classification tasks."""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import os
+import time
+import multiprocessing
+
+import paddle.fluid as fluid
+import numpy as np
+
+from reader.regression_reader import RegressionReader
+from model.synclm import SynCLMConfig
+from model.roberta_tokenization import GptBpeTokenizer
+from finetune.regression import create_model, evaluate, predict
+from utils.optimization import optimization
+from utils.utils import visualdl_log, get_time
+from utils.args import print_arguments
+from utils.init import init_pretraining_params, init_checkpoint
+from args.classification_args import parser
+
+args = parser.parse_args()
+
+
+def main(args):
+    ernie_config = SynCLMConfig(args.synclm_config_path)
+    ernie_config.print_config()
+
+    gpu_id = 0
+    gpus = fluid.core.get_cuda_device_count()
+    if args.is_distributed and os.getenv("FLAGS_selected_gpus") is not None:
+        gpu_list = os.getenv("FLAGS_selected_gpus").split(",")
+        gpus = len(gpu_list)
+        gpu_id = int(gpu_list[0])
+
+    if args.use_cuda:
+        place = fluid.CUDAPlace(gpu_id)
+        dev_count = gpus
+    else:
+        place = fluid.CPUPlace()
+        dev_count = int(os.environ.get('CPU_NUM', multiprocessing.cpu_count()))
+
+    tokenizer = GptBpeTokenizer(vocab_file=args.roberta_vocab_file,
+                                encoder_json_file=args.encoder_json_file,
+                                vocab_bpe_file=args.vocab_bpe_file,
+                                do_lower_case=args.do_lower_case)
+
+    data_reader = RegressionReader(tokenizer, args)
+
+    if not (args.do_train or args.do_val or args.do_test):
+        raise ValueError(
+            "For args `do_train`, `do_val` and `do_test`, at "
+            "least one of them must be True.")
+
+    startup_prog = fluid.Program()
+    if args.random_seed is not None:
+        startup_prog.random_seed = args.random_seed
+
+    if args.do_train:
+        trainers_num = int(os.getenv("PADDLE_TRAINERS_NUM"))
+        train_data_generator = data_reader.data_generator(input_file=args.train_set,
+                                                          batch_size=args.batch_size,
+                                                          epoch=args.epoch,
+                                                          dev_count=trainers_num,
+                                                          shuffle=True,
+                                                          phase="train")
+
+        num_train_examples = data_reader.get_num_examples(args.train_set)
+
+        if args.in_tokens:
+            max_train_steps = args.epoch * num_train_examples // (args.batch_size // args.max_seq_len) // trainers_num
+        else:
+            max_train_steps = args.epoch * num_train_examples // args.batch_size // trainers_num
+
+        warmup_steps = int(max_train_steps * args.warmup_proportion)
+        print("Device count: %d, gpu_id: %d" % (dev_count, gpu_id))
+        print("Num train examples: %d" % num_train_examples)
+        print("Max train steps: %d" % max_train_steps)
+        print("Num warmup steps: %d" % warmup_steps)
+
+        train_program = fluid.Program()
+
+        with fluid.program_guard(train_program, startup_prog):
+            with fluid.unique_name.guard():
+                train_pyreader, graph_vars = create_model(args, pyreader_name='train_reader', ernie_config=ernie_config)
+                scheduled_lr, loss_scaling = optimization(loss=graph_vars["loss"],
+                                                          warmup_steps=warmup_steps,
+                                                          num_train_steps=max_train_steps,
+                                                          learning_rate=args.learning_rate,
+                                                          train_program=train_program,
+                                                          weight_decay=args.weight_decay,
+                                                          scheduler=args.lr_scheduler,
+                                                          use_fp16=args.use_fp16,
+                                                          use_dynamic_loss_scaling=args.use_dynamic_loss_scaling,
+                                                          init_loss_scaling=args.init_loss_scaling,
+                                                          beta1=args.beta1,
+                                                          beta2=args.beta2,
+                                                          epsilon=args.epsilon)
+
+        if args.verbose:
+            if args.in_tokens:
+                lower_mem, upper_mem, unit = fluid.contrib.memory_usage(program=train_program,
+                                                                        batch_size=args.batch_size // args.max_seq_len)
+            else:
+                lower_mem, upper_mem, unit = fluid.contrib.memory_usage(program=train_program,
+                                                                        batch_size=args.batch_size)
+            print("Theoretical memory usage in training: %.3f - %.3f %s" % (lower_mem, upper_mem, unit))
+
+    if args.do_val or args.do_test or args.do_pred:
+        test_prog = fluid.Program()
+        with fluid.program_guard(test_prog, startup_prog):
+            with fluid.unique_name.guard():
+                test_pyreader, graph_vars = create_model(args, pyreader_name='test_reader', ernie_config=ernie_config)
+
+        test_prog = test_prog.clone(for_test=True)
+
+    nccl2_num_trainers = 1
+    nccl2_trainer_id = 0
+    print("args.is_distributed:", args.is_distributed)
+    if args.is_distributed:
+        trainer_id = int(os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID", "0"))
+        worker_endpoints_env = os.getenv("PADDLE_TRAINER_ENDPOINTS")
+        current_endpoint = os.getenv("PADDLE_CURRENT_ENDPOINT")
+        worker_endpoints = worker_endpoints_env.split(",")
+        trainers_num = len(worker_endpoints)
+
+        print("worker_endpoints:{} trainers_num:{} current_endpoint:{} \
+              trainer_id:{}".format(worker_endpoints, trainers_num, current_endpoint, trainer_id))
+
+        # prepare nccl2 env.
+        config = fluid.DistributeTranspilerConfig()
+        config.mode = "nccl2"
+        if args.nccl_comm_num > 1:
+            config.nccl_comm_num = args.nccl_comm_num
+        if args.use_hierarchical_allreduce and trainers_num > args.hierarchical_allreduce_inter_nranks:
+            config.use_hierarchical_allreduce = args.use_hierarchical_allreduce
+            config.hierarchical_allreduce_inter_nranks = args.hierarchical_allreduce_inter_nranks
+
+            assert config.hierarchical_allreduce_inter_nranks > 1
+            assert trainers_num % config.hierarchical_allreduce_inter_nranks == 0
+
+            config.hierarchical_allreduce_exter_nranks = \
+                trainers_num / config.hierarchical_allreduce_inter_nranks
+
+        t = fluid.DistributeTranspiler(config=config)
+        t.transpile(trainer_id,
+                    trainers=worker_endpoints_env,
+                    current_endpoint=current_endpoint,
+                    program=train_program if args.do_train else test_prog,
+                    startup_program=startup_prog)
+        nccl2_num_trainers = trainers_num
+        nccl2_trainer_id = trainer_id
+
+    exe = fluid.Executor(place)
+    exe.run(startup_prog)
+
+    if args.do_train:
+        if args.init_checkpoint and args.init_pretraining_params:
+            print("WARNING: args 'init_checkpoint' and 'init_pretraining_params' "
+                  "both are set! Only arg 'init_checkpoint' is made valid.")
+        if args.init_checkpoint:
+            init_checkpoint(exe, args.init_checkpoint, main_program=train_program)
+        elif args.init_pretraining_params:
+            init_pretraining_params(exe, args.init_pretraining_params, main_program=train_program)
+    elif args.do_val or  or args.do_test or args.do_pred:
+        if not args.init_checkpoint:
+            raise ValueError("args 'init_checkpoint' should be set if"
+                             "only doing validation or testing!")
+        init_checkpoint(exe, args.init_checkpoint, main_program=startup_prog)
+
+    if args.do_train:
+        exec_strategy = fluid.ExecutionStrategy()
+        if args.use_fast_executor:
+            exec_strategy.use_experimental_executor = True
+        exec_strategy.num_threads = dev_count
+        exec_strategy.num_iteration_per_drop_scope = args.num_iteration_per_drop_scope
+
+        train_exe = fluid.ParallelExecutor(use_cuda=args.use_cuda,
+                                           loss_name=graph_vars["loss"].name,
+                                           exec_strategy=exec_strategy,
+                                           main_program=train_program,
+                                           num_trainers=nccl2_num_trainers,
+                                           trainer_id=nccl2_trainer_id)
+
+        train_pyreader.decorate_tensor_provider(train_data_generator)
+    else:
+        train_exe = None
+
+    test_exe = exe
+    if args.do_val or args.do_test or args.do_pred:
+        if args.use_multi_gpu_test:
+            test_exe = fluid.ParallelExecutor(use_cuda=args.use_cuda, main_program=test_prog, share_vars_from=train_exe)
+
+    dev_ret_history = []  # (steps, key_eval, eval)
+    test_ret_history = []  # (steps, key_eval, eval)
+    if args.do_train:
+        train_pyreader.start()
+        steps = 0
+        if warmup_steps > 0:
+            graph_vars["learning_rate"] = scheduled_lr
+
+        time_begin = time.time()
+
+        skip_steps = args.skip_steps
+        while True:
+            try:
+                steps += 1
+
+                if steps % skip_steps == 0:
+                    train_fetch_list = [
+                        graph_vars["loss"].name,
+                        # graph_vars["accuracy"].name,
+                        graph_vars["num_seqs"].name
+                    ]
+                    if "learning_rate" in graph_vars:
+                        train_fetch_list.append(graph_vars["learning_rate"].name)
+                    res = train_exe.run(fetch_list=train_fetch_list)
+
+                    outputs = {"loss": np.mean(res[0])}
+                    if "learning_rate" in graph_vars:
+                        outputs["learning_rate"] = float(res[2][0])
+
+                    if args.verbose:
+                        verbose = "train pyreader queue size: %d, " % train_pyreader.queue.size()
+                        verbose += "learning rate: %f" % (outputs["learning_rate"]
+                                                          if warmup_steps > 0 else args.learning_rate)
+                        print(verbose)
+
+                    current_example, current_epoch = data_reader.get_train_progress()
+                    time_end = time.time()
+                    used_time = time_end - time_begin
+                    print("%s - epoch: %d, progress: %d/%d, step: %d, ave loss: %f, speed: %f steps/s" % \
+                          (get_time(), current_epoch, current_example, num_train_examples, steps, outputs["loss"], args.skip_steps / used_time))
+                    time_begin = time.time()
+                else:
+                    train_exe.run(fetch_list=[])
+
+                if nccl2_trainer_id == 0:
+                    if steps % args.save_steps == 0 and args.save_checkpoints:
+                        save_path = os.path.join(args.checkpoints, "step_" + str(steps))
+                        fluid.io.save_persistables(exe, save_path, train_program)
+
+                    if steps % args.validation_steps == 0:
+                        # evaluate dev set
+                        if args.do_val:
+                            test_pyreader.decorate_tensor_provider(
+                                data_reader.data_generator(args.dev_set,
+                                                           batch_size=args.batch_size,
+                                                           epoch=1,
+                                                           dev_count=1,
+                                                           shuffle=False))
+                            outputs = evaluate(args, test_exe, test_prog, test_pyreader, graph_vars, "dev")
+                            dev_ret_history.append((steps, outputs['key_eval'], outputs[outputs['key_eval']]))
+
+
+                        # evaluate test set
+                        if args.do_test:
+                            test_pyreader.decorate_tensor_provider(
+                                data_reader.data_generator(args.test_set,
+                                                           batch_size=args.batch_size,
+                                                           epoch=1,
+                                                           dev_count=1,
+                                                           shuffle=False))
+                            outputs = evaluate(args, test_exe, test_prog, test_pyreader, graph_vars, "test")
+                            test_ret_history.append((steps, outputs['key_eval'], outputs[outputs['key_eval']]))
+
+
+                        # pred test set
+                        if args.do_pred:
+                            test_pyreader.decorate_tensor_provider(
+                                data_reader.data_generator(args.test_set,
+                                                           batch_size=args.batch_size,
+                                                           epoch=1,
+                                                           dev_count=1,
+                                                           shuffle=False))
+                            qids, preds, probs = predict(test_exe, test_prog, test_pyreader, graph_vars, dev_count=1)
+                            save_path = args.pred_save + '.test.' + str(steps) + '.txt'
+                            print("testing {}, save to {}".format(args.test_set, save_path))
+                            with open(save_path, 'w') as f:
+                                for id, s, p in zip(qids, preds, probs):
+                                    f.write('{}\t{}\t{}\n'.format(id, s, p))
+
+
+            except fluid.core.EOFException:
+                if args.save_checkpoints:
+                    save_path = os.path.join(args.checkpoints, "step_" + str(steps))
+                    fluid.io.save_persistables(exe, save_path, train_program)
+                train_pyreader.reset()
+                break
+
+    if nccl2_trainer_id == 0:
+
+        # final pred on test set
+        if args.do_pred:
+            test_pyreader.decorate_tensor_provider(
+                data_reader.data_generator(args.test_set,
+                                           batch_size=args.batch_size,
+                                           epoch=1,
+                                           dev_count=1,
+                                           shuffle=False))
+            qids, preds, probs = predict(test_exe, test_prog, test_pyreader, graph_vars, dev_count=1)
+            save_path = args.pred_save + '.test.' + str(steps) + '.txt'
+            print("testing {}, save to {}".format(args.test_set, save_path))
+            with open(save_path, 'w') as f:
+                for id, s, p in zip(qids, preds, probs):
+                    f.write('{}\t{}\t{}\n'.format(id, s, p))
+
+
+        # final eval on test set
+        if args.do_test:
+            test_pyreader.decorate_tensor_provider(
+                data_reader.data_generator(args.test_set,
+                                           batch_size=args.batch_size,
+                                           epoch=1,
+                                           dev_count=1,
+                                           shuffle=False))
+            print("Final test result:")
+            outputs = evaluate(args, test_exe, test_prog, test_pyreader, graph_vars, "test")
+            test_ret_history.append((steps, outputs['key_eval'], outputs[outputs['key_eval']]))
+            test_ret_history = sorted(test_ret_history, key=lambda a: a[2], reverse=True)
+            print("Best testing result: step %d %s %f" %
+                  (test_ret_history[0][0], test_ret_history[0][1], test_ret_history[0][2]))
+
+
+        # final eval on dev set
+        if args.do_val:
+            test_pyreader.decorate_tensor_provider(
+                data_reader.data_generator(args.dev_set,
+                                           batch_size=args.batch_size,
+                                           epoch=1,
+                                           dev_count=1,
+                                           shuffle=False))
+            print("Final validation result:")
+            outputs = evaluate(args, test_exe, test_prog, test_pyreader, graph_vars, "dev")
+            dev_ret_history.append((steps, outputs['key_eval'], outputs[outputs['key_eval']]))
+            dev_ret_history = sorted(dev_ret_history, key=lambda a: a[2], reverse=True)
+            print("Best validation result: step %d %s %f" %
+                  (dev_ret_history[0][0], dev_ret_history[0][1], dev_ret_history[0][2]))
+
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    print_arguments(args)
+    main(args)
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/__init__.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/__init__.py
new file mode 100644
index 000000000..e69de29bb
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/args.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/args.py
new file mode 100644
index 000000000..be8d83438
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/args.py
@@ -0,0 +1,57 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""Arguments for configuration."""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import six
+import argparse
+
+
+def str2bool(v):
+    # because argparse does not support to parse "true, False" as python
+    # boolean directly
+    return v.lower() in ("true", "t", "1")
+
+
+class ArgumentGroup(object):
+
+    def __init__(self, parser, title, des):
+        self._group = parser.add_argument_group(title=title, description=des)
+
+    def add_arg(self, name, type, default, help, positional_arg=False, **kwargs):
+        prefix = "" if positional_arg else "--"
+        type = str2bool if type == bool else type
+        self._group.add_argument(prefix + name,
+                                 default=default,
+                                 type=type,
+                                 help=help + ' Default: %(default)s.',
+                                 **kwargs)
+
+
+def print_arguments(args):
+    print('-----------  Configuration Arguments -----------')
+    for arg, value in sorted(six.iteritems(vars(args))):
+        print('%s: %s' % (arg, value))
+    print('------------------------------------------------')
+
+
+def inv_arguments(args):
+    print('[Warning] Only keyword argument type is supported.')
+    args_list = []
+    for arg, value in sorted(six.iteritems(vars(args))):
+        args_list.extend(['--' + str(arg), str(value)])
+    return args_list
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/fp16.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/fp16.py
new file mode 100644
index 000000000..66566f123
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/fp16.py
@@ -0,0 +1,191 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
+#
+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import print_function
+import paddle
+import paddle.fluid as fluid
+
+
+def append_cast_op(i, o, prog):
+    """
+    Append a cast op in a given Program to cast input `i` to data type `o.dtype`.
+    Args:
+        i (Variable): The input Variable.
+        o (Variable): The output Variable.
+        prog (Program): The Program to append cast op.
+    """
+    prog.global_block().append_op(type="cast",
+                                  inputs={"X": i},
+                                  outputs={"Out": o},
+                                  attrs={
+                                      "in_dtype": i.dtype,
+                                      "out_dtype": o.dtype
+                                  })
+
+
+def copy_to_master_param(p, block):
+    v = block.vars.get(p.name, None)
+    if v is None:
+        raise ValueError("no param name %s found!" % p.name)
+    new_p = fluid.framework.Parameter(block=block,
+                                      shape=v.shape,
+                                      dtype=fluid.core.VarDesc.VarType.FP32,
+                                      type=v.type,
+                                      lod_level=v.lod_level,
+                                      stop_gradient=p.stop_gradient,
+                                      trainable=p.trainable,
+                                      optimize_attr=p.optimize_attr,
+                                      regularizer=p.regularizer,
+                                      gradient_clip_attr=p.gradient_clip_attr,
+                                      error_clip=p.error_clip,
+                                      name=v.name + ".master")
+    return new_p
+
+
+def apply_dynamic_loss_scaling(loss_scaling, master_params_grads, incr_every_n_steps, decr_every_n_nan_or_inf,
+                               incr_ratio, decr_ratio):
+    _incr_every_n_steps = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype='int32', value=incr_every_n_steps)
+    _decr_every_n_nan_or_inf = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype='int32', value=decr_every_n_nan_or_inf)
+
+    _num_good_steps = fluid.layers.create_global_var(name=fluid.unique_name.generate("num_good_steps"),
+                                                     shape=[1],
+                                                     value=0,
+                                                     dtype='int32',
+                                                     persistable=True)
+    _num_bad_steps = fluid.layers.create_global_var(name=fluid.unique_name.generate("num_bad_steps"),
+                                                    shape=[1],
+                                                    value=0,
+                                                    dtype='int32',
+                                                    persistable=True)
+
+    grads = [fluid.layers.reduce_sum(g) for [_, g] in master_params_grads]
+    all_grads = fluid.layers.concat(grads)
+    all_grads_sum = fluid.layers.reduce_sum(all_grads)
+    is_overall_finite = fluid.layers.isfinite(all_grads_sum)
+
+    update_loss_scaling(is_overall_finite, loss_scaling, _num_good_steps, _num_bad_steps, _incr_every_n_steps,
+                        _decr_every_n_nan_or_inf, incr_ratio, decr_ratio)
+
+    # apply_gradient append all ops in global block, thus we shouldn't
+    # apply gradient in the switch branch.
+    with fluid.layers.Switch() as switch:
+        with switch.case(is_overall_finite):
+            pass
+        with switch.default():
+            for _, g in master_params_grads:
+                fluid.layers.assign(fluid.layers.zeros_like(g), g)
+
+
+def create_master_params_grads(params_grads, main_prog, startup_prog, loss_scaling):
+    master_params_grads = []
+    for p, g in params_grads:
+        with main_prog._optimized_guard([p, g]):
+            # create master parameters
+            # cast fp16->fp32 in main_prog
+            master_param = copy_to_master_param(p, main_prog.global_block())
+            startup_master_param = startup_prog.global_block()._clone_variable(master_param)
+            startup_p = startup_prog.global_block().var(p.name)
+            # cast fp16->fp32 in startup_prog
+            append_cast_op(startup_p, startup_master_param, startup_prog)
+            # cast fp16 gradients to fp32 before apply gradients
+            if g.name.find("layer_norm") > -1:
+                scaled_g = g / loss_scaling
+                master_params_grads.append([p, scaled_g])
+                continue
+            master_grad = fluid.layers.cast(g, "float32")
+            master_grad = master_grad / loss_scaling
+            master_params_grads.append([master_param, master_grad])
+
+    return master_params_grads
+
+
+def master_param_to_train_param(master_params_grads, params_grads, main_prog):
+    for idx, m_p_g in enumerate(master_params_grads):
+        train_p, _ = params_grads[idx]
+        #if train_p.name.find("layer_norm") > -1:
+        #    continue
+        with main_prog._optimized_guard([m_p_g[0], m_p_g[1]]):
+            #append_cast_op(m_p_g[0], train_p, main_prog)
+            if train_p.name.find("layer_norm") > -1:
+                fluid.layers.assign(m_p_g[0], train_p)
+            else:
+                append_cast_op(m_p_g[0], train_p, main_prog)
+
+
+def update_loss_scaling(is_overall_finite, prev_loss_scaling, num_good_steps, num_bad_steps, incr_every_n_steps,
+                        decr_every_n_nan_or_inf, incr_ratio, decr_ratio):
+    """
+    Update loss scaling according to overall gradients. If all gradients is 
+    finite after incr_every_n_steps, loss scaling will increase by incr_ratio. 
+    Otherwisw, loss scaling will decrease by decr_ratio after 
+    decr_every_n_nan_or_inf steps and each step some gradients are infinite.
+    Args:
+        is_overall_finite (Variable): A boolean variable indicates whether 
+                                     all gradients are finite.
+        prev_loss_scaling (Variable): Previous loss scaling.
+        num_good_steps (Variable): A variable accumulates good steps in which 
+                                   all gradients are finite.
+        num_bad_steps (Variable): A variable accumulates bad steps in which 
+                                  some gradients are infinite.
+        incr_every_n_steps (Variable): A variable represents increasing loss 
+                                       scaling every n consecutive steps with 
+                                       finite gradients.
+        decr_every_n_nan_or_inf (Variable): A variable represents decreasing 
+                                            loss scaling every n accumulated 
+                                            steps with nan or inf gradients.
+        incr_ratio(float): The multiplier to use when increasing the loss 
+                           scaling.
+        decr_ratio(float): The less-than-one-multiplier to use when decreasing 
+                           loss scaling.
+    """
+    zero_steps = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype='int32', value=0)
+    with fluid.layers.Switch() as switch:
+        with switch.case(is_overall_finite):
+            should_incr_loss_scaling = fluid.layers.less_than(incr_every_n_steps, num_good_steps + 1)
+            with fluid.layers.Switch() as switch1:
+                with switch1.case(should_incr_loss_scaling):
+                    new_loss_scaling = prev_loss_scaling * incr_ratio
+                    loss_scaling_is_finite = fluid.layers.isfinite(new_loss_scaling)
+                    with fluid.layers.Switch() as switch2:
+                        with switch2.case(loss_scaling_is_finite):
+                            fluid.layers.assign(new_loss_scaling, prev_loss_scaling)
+                        with switch2.default():
+                            pass
+                    fluid.layers.assign(zero_steps, num_good_steps)
+                    fluid.layers.assign(zero_steps, num_bad_steps)
+
+                with switch1.default():
+                    fluid.layers.increment(num_good_steps)
+                    fluid.layers.assign(zero_steps, num_bad_steps)
+
+        with switch.default():
+            should_decr_loss_scaling = fluid.layers.less_than(decr_every_n_nan_or_inf, num_bad_steps + 1)
+            with fluid.layers.Switch() as switch3:
+                with switch3.case(should_decr_loss_scaling):
+                    new_loss_scaling = prev_loss_scaling * decr_ratio
+                    static_loss_scaling = \
+                        fluid.layers.fill_constant(shape=[1],
+                                             dtype='float32',
+                                             value=1.0)
+                    less_than_one = fluid.layers.less_than(new_loss_scaling, static_loss_scaling)
+                    with fluid.layers.Switch() as switch4:
+                        with switch4.case(less_than_one):
+                            fluid.layers.assign(static_loss_scaling, prev_loss_scaling)
+                        with switch4.default():
+                            fluid.layers.assign(new_loss_scaling, prev_loss_scaling)
+                    fluid.layers.assign(zero_steps, num_good_steps)
+                    fluid.layers.assign(zero_steps, num_bad_steps)
+                with switch3.default():
+                    fluid.layers.assign(zero_steps, num_good_steps)
+                    fluid.layers.increment(num_bad_steps)
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/init.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/init.py
new file mode 100644
index 000000000..8d0fe36d1
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/init.py
@@ -0,0 +1,103 @@
+#   Copyright (c) 2018 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
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+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+
+from __future__ import print_function
+
+import os
+import six
+import ast
+import copy
+
+import numpy as np
+import paddle.fluid as fluid
+
+
+def cast_fp32_to_fp16(exe, main_program):
+    print("Cast parameters to float16 data format.")
+    for param in main_program.global_block().all_parameters():
+        if not param.name.endswith(".master"):
+            #load fp16
+            param_t = fluid.global_scope().find_var(param.name).get_tensor()
+            data = np.array(param_t)
+            if param.name.startswith("encoder_layer") \
+                    and "layer_norm" not in param.name:
+                print(param.name)
+                param_t.set(np.float16(data).view(np.uint16), exe.place)
+            
+            #load fp32
+            master_param_var = fluid.global_scope().find_var(param.name + 
+                    ".master")
+            if master_param_var is not None:
+                master_param_var.get_tensor().set(data, exe.place)
+
+
+def init_checkpoint(exe, init_checkpoint_path, main_program):
+    assert os.path.exists(
+        init_checkpoint_path), "[%s] cann't be found." % init_checkpoint_path
+    
+    def existed_persitables(var):
+        if not fluid.io.is_persistable(var):
+            return False
+        return os.path.exists(os.path.join(init_checkpoint_path, var.name))
+
+    fluid.io.load_vars(
+        exe,
+        init_checkpoint_path,
+        main_program=main_program,
+        predicate=existed_persitables)
+    print("Load model from {}".format(init_checkpoint_path))
+
+
+def init_pretraining_params(exe,
+                            pretraining_params_path,
+                            main_program):
+    assert os.path.exists(pretraining_params_path
+                          ), "[%s] cann't be found." % pretraining_params_path
+
+    def existed_params(var):
+        if not isinstance(var, fluid.framework.Parameter):
+            return False
+        return os.path.exists(os.path.join(pretraining_params_path, var.name))
+
+    fluid.io.load_vars(
+        exe,
+        pretraining_params_path,
+        main_program=main_program,
+        predicate=existed_params)
+    print("Load pretraining parameters from {}.".format(
+        pretraining_params_path))
+
+
+def init_model(args, exe, startup_prog):
+    init_func, init_path = None, None
+    if args.do_train:
+        if args.init_checkpoint and args.init_pretraining_params:
+            print(
+                "WARNING: args 'init_checkpoint' and 'init_pretraining_params' "
+                "both are set! Only arg 'init_checkpoint' is made valid.")
+        if args.init_checkpoint:
+            init_func = init_checkpoint
+            init_path = args.init_checkpoint
+        elif args.init_pretraining_params:
+            init_func = init_pretraining_params
+            init_path = args.init_pretraining_params
+
+    elif args.do_val or args.do_test or args.do_pred:
+        init_path = args.init_checkpoint or args.init_pretraining_params
+        if not init_path:
+            raise ValueError("args 'init_checkpoint' should be set if"
+                             "only doing validation or testing!")
+        init_func = init_checkpoint
+    if init_path:
+        init_func(exe, init_path, main_program=startup_prog)
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/optimization.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/optimization.py
new file mode 100644
index 000000000..557ad3656
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/optimization.py
@@ -0,0 +1,131 @@
+#   Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.
+#
+# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
+# you may not use this file except in compliance with the License.
+# You may obtain a copy of the License at
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+#     http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+#
+# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
+# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
+# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
+# See the License for the specific language governing permissions and
+# limitations under the License.
+"""Optimization and learning rate scheduling."""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import paddle.fluid as fluid
+from utils.fp16 import create_master_params_grads, master_param_to_train_param, apply_dynamic_loss_scaling
+
+
+def linear_warmup_decay(learning_rate, warmup_steps, num_train_steps):
+    """ Applies linear warmup of learning rate from 0 and decay to 0."""
+    with fluid.default_main_program()._lr_schedule_guard():
+        lr = fluid.layers.tensor.create_global_var(shape=[1],
+                                                   value=0.0,
+                                                   dtype='float32',
+                                                   persistable=True,
+                                                   name="scheduled_learning_rate")
+
+        global_step = fluid.layers.learning_rate_scheduler._decay_step_counter()
+
+        with fluid.layers.control_flow.Switch() as switch:
+            with switch.case(global_step < warmup_steps):
+                warmup_lr = learning_rate * (global_step / warmup_steps)
+                fluid.layers.tensor.assign(warmup_lr, lr)
+            with switch.default():
+                decayed_lr = fluid.layers.learning_rate_scheduler.polynomial_decay(learning_rate=learning_rate,
+                                                                                   decay_steps=num_train_steps,
+                                                                                   end_learning_rate=0.0,
+                                                                                   power=1.0,
+                                                                                   cycle=False)
+                fluid.layers.tensor.assign(decayed_lr, lr)
+
+        return lr
+
+
+def optimization(loss,
+                 warmup_steps,
+                 num_train_steps,
+                 learning_rate,
+                 train_program,
+                 weight_decay,
+                 scheduler='linear_warmup_decay',
+                 use_fp16=False,
+                 use_dynamic_loss_scaling=False,
+                 init_loss_scaling=1.0,
+                 beta1=0.9,
+                 beta2=0.98,
+                 epsilon=1e-06,
+                 boundaries=None,
+                 values=None):
+
+    def exclude_from_weight_decay(name):
+        name = name.rstrip('.master')
+        if name.find("layer_norm") > -1:
+            return True
+        bias_suffix = ["_bias", "_b", ".b_0"]
+        for suffix in bias_suffix:
+            if name.endswith(suffix):
+                return True
+        return False
+
+    if warmup_steps > 0:
+        if scheduler == 'noam_decay':
+            scheduled_lr = fluid.layers.learning_rate_scheduler \
+                .noam_decay(1 / (warmup_steps * (learning_rate ** 2)),
+                            warmup_steps)
+        elif scheduler == 'linear_warmup_decay':
+            scheduled_lr = linear_warmup_decay(learning_rate, warmup_steps, num_train_steps)
+        elif scheduler == 'scale_by_epoch_decay':
+            if boundaries is None:
+                boundaries = [10000, 20000]
+            if values is None:
+                values = [5e-6, 5e-7, 5e-8]
+            scheduled_lr = fluid.layers.piecewise_decay(boundaries=boundaries, values=values)
+        else:
+            raise ValueError("Unkown learning rate scheduler, should be "
+                             "'noam_decay' or 'linear_warmup_decay'")
+        optimizer = fluid.optimizer.Adam(learning_rate=scheduled_lr, beta1=beta1, beta2=beta2, epsilon=epsilon)
+    else:
+        scheduled_lr = fluid.layers.create_global_var(name=fluid.unique_name.generate("learning_rate"),
+                                                      shape=[1],
+                                                      value=learning_rate,
+                                                      dtype='float32',
+                                                      persistable=True)
+        optimizer = fluid.optimizer.Adam(learning_rate=scheduled_lr, beta1=beta1, beta2=beta2, epsilon=epsilon)
+        optimizer._learning_rate_map[fluid.default_main_program()] = scheduled_lr
+
+    if use_fp16:
+        optimizer = fluid.contrib.mixed_precision.decorator.decorate(
+            optimizer,
+            amp_lists=fluid.contrib.mixed_precision.AutoMixedPrecisionLists(
+                custom_black_varnames={'loss'}, custom_black_list={'layer_norm', 'arg_max', 'argmax'}),
+            init_loss_scaling=init_loss_scaling,
+            use_dynamic_loss_scaling=use_dynamic_loss_scaling)
+        loss_scaling = optimizer.get_loss_scaling()
+    else:
+        loss_scaling = None
+
+    fluid.clip.set_gradient_clip(clip=fluid.clip.GradientClipByGlobalNorm(clip_norm=1.0))
+
+    param_list = dict()
+
+    for param in train_program.global_block().all_parameters():
+        param_list[param.name] = param * 1.0
+        param_list[param.name].stop_gradient = True
+
+    _, param_grads = optimizer.minimize(loss)
+
+    if weight_decay > 0:
+        for param, grad in param_grads:
+            if exclude_from_weight_decay(param.name):
+                continue
+            with param.block.program._optimized_guard([param, grad]), fluid.framework.name_scope("weight_decay"):
+                updated_param = param - param_list[param.name] * weight_decay * scheduled_lr
+                fluid.layers.assign(output=param, input=updated_param)
+
+    return scheduled_lr, loss_scaling
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/squad1.1_eval.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/squad1.1_eval.py
new file mode 100644
index 000000000..d3f1b967d
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/squad1.1_eval.py
@@ -0,0 +1,90 @@
+""" Official evaluation script for v1.1 of the SQuAD dataset. """
+from __future__ import print_function
+from collections import Counter
+import string
+import re
+import argparse
+import json
+import sys
+
+
+def normalize_answer(s):
+    """Lower text and remove punctuation, articles and extra whitespace."""
+    def remove_articles(text):
+        return re.sub(r'\b(a|an|the)\b', ' ', text)
+
+    def white_space_fix(text):
+        return ' '.join(text.split())
+
+    def remove_punc(text):
+        exclude = set(string.punctuation)
+        return ''.join(ch for ch in text if ch not in exclude)
+
+    def lower(text):
+        return text.lower()
+
+    return white_space_fix(remove_articles(remove_punc(lower(s))))
+
+
+def f1_score(prediction, ground_truth):
+    prediction_tokens = normalize_answer(prediction).split()
+    ground_truth_tokens = normalize_answer(ground_truth).split()
+    common = Counter(prediction_tokens) & Counter(ground_truth_tokens)
+    num_same = sum(common.values())
+    if num_same == 0:
+        return 0
+    precision = 1.0 * num_same / len(prediction_tokens)
+    recall = 1.0 * num_same / len(ground_truth_tokens)
+    f1 = (2 * precision * recall) / (precision + recall)
+    return f1
+
+
+def exact_match_score(prediction, ground_truth):
+    return (normalize_answer(prediction) == normalize_answer(ground_truth))
+
+
+def metric_max_over_ground_truths(metric_fn, prediction, ground_truths):
+    scores_for_ground_truths = []
+    for ground_truth in ground_truths:
+        score = metric_fn(prediction, ground_truth)
+        scores_for_ground_truths.append(score)
+    return max(scores_for_ground_truths)
+
+
+def evaluate(dataset, predictions):
+    f1 = exact_match = total = 0
+    for article in dataset:
+        for paragraph in article['paragraphs']:
+            for qa in paragraph['qas']:
+                total += 1
+                if qa['id'] not in predictions:
+                    message = 'Unanswered question ' + qa['id'] + \
+                              ' will receive score 0.'
+                    print(message, file=sys.stderr)
+                    continue
+                ground_truths = list(map(lambda x: x['text'], qa['answers']))
+                prediction = predictions[qa['id']]
+                exact_match += metric_max_over_ground_truths(exact_match_score, prediction, ground_truths)
+                f1 += metric_max_over_ground_truths(f1_score, prediction, ground_truths)
+
+    exact_match = 100.0 * exact_match / total
+    f1 = 100.0 * f1 / total
+
+    return {'exact_match': exact_match, 'f1': f1}
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    expected_version = '1.1'
+    parser = argparse.ArgumentParser(description='Evaluation for SQuAD ' + expected_version)
+    parser.add_argument('dataset_file', help='Dataset file')
+    parser.add_argument('prediction_file', help='Prediction File')
+    args = parser.parse_args()
+    with open(args.dataset_file) as dataset_file:
+        dataset_json = json.load(dataset_file)
+        if (dataset_json['version'] != expected_version):
+            print('Evaluation expects v-' + expected_version + ', but got dataset with v-' + dataset_json['version'],
+                  file=sys.stderr)
+        dataset = dataset_json['data']
+    with open(args.prediction_file) as prediction_file:
+        predictions = json.load(prediction_file)
+    print(json.dumps(evaluate(dataset, predictions)))
\ No newline at end of file
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/squad2.0_eval.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/squad2.0_eval.py
new file mode 100644
index 000000000..0d8c23dfd
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/squad2.0_eval.py
@@ -0,0 +1,308 @@
+"""Official evaluation script for SQuAD version 2.0.
+
+In addition to basic functionality, we also compute additional statistics and
+plot precision-recall curves if an additional na_prob.json file is provided.
+This file is expected to map question ID's to the model's predicted probability
+that a question is unanswerable.
+"""
+import argparse
+import collections
+import json
+import numpy as np
+import os
+import re
+import string
+import sys
+
+OPTS = None
+
+
+def parse_args():
+    parser = argparse.ArgumentParser('Official evaluation script for SQuAD version 2.0.')
+    parser.add_argument('data_file', metavar='data.json', help='Input data JSON file.')
+    parser.add_argument('pred_file', metavar='pred.json', help='Model predictions.')
+    parser.add_argument('--out-file',
+                        '-o',
+                        metavar='eval.json',
+                        help='Write accuracy metrics to file (default is stdout).')
+    parser.add_argument('--na-prob-file',
+                        '-n',
+                        metavar='na_prob.json',
+                        help='Model estimates of probability of no answer.')
+    parser.add_argument('--na-prob-thresh',
+                        '-t',
+                        type=float,
+                        default=1.0,
+                        help='Predict "" if no-answer probability exceeds this (default = 1.0).')
+    parser.add_argument('--out-image-dir',
+                        '-p',
+                        metavar='out_images',
+                        default=None,
+                        help='Save precision-recall curves to directory.')
+    parser.add_argument('--verbose', '-v', action='store_true')
+    if len(sys.argv) == 1:
+        parser.print_help()
+        sys.exit(1)
+    return parser.parse_args()
+
+
+def make_qid_to_has_ans(dataset):
+    qid_to_has_ans = {}
+    for article in dataset:
+        for p in article['paragraphs']:
+            for qa in p['qas']:
+                qid_to_has_ans[qa['id']] = bool(qa['answers'])
+    return qid_to_has_ans
+
+
+def normalize_answer(s):
+    """Lower text and remove punctuation, articles and extra whitespace."""
+    def remove_articles(text):
+        regex = re.compile(r'\b(a|an|the)\b', re.UNICODE)
+        return re.sub(regex, ' ', text)
+
+    def white_space_fix(text):
+        return ' '.join(text.split())
+
+    def remove_punc(text):
+        exclude = set(string.punctuation)
+        return ''.join(ch for ch in text if ch not in exclude)
+
+    def lower(text):
+        return text.lower()
+
+    return white_space_fix(remove_articles(remove_punc(lower(s))))
+
+
+def get_tokens(s):
+    if not s: return []
+    return normalize_answer(s).split()
+
+
+def compute_exact(a_gold, a_pred):
+    return int(normalize_answer(a_gold) == normalize_answer(a_pred))
+
+
+def compute_f1(a_gold, a_pred):
+    gold_toks = get_tokens(a_gold)
+    pred_toks = get_tokens(a_pred)
+    common = collections.Counter(gold_toks) & collections.Counter(pred_toks)
+    num_same = sum(common.values())
+    if len(gold_toks) == 0 or len(pred_toks) == 0:
+        # If either is no-answer, then F1 is 1 if they agree, 0 otherwise
+        return int(gold_toks == pred_toks)
+    if num_same == 0:
+        return 0
+    precision = 1.0 * num_same / len(pred_toks)
+    recall = 1.0 * num_same / len(gold_toks)
+    f1 = (2 * precision * recall) / (precision + recall)
+    return f1
+
+
+def get_raw_scores(dataset, preds):
+    exact_scores = {}
+    f1_scores = {}
+    for article in dataset:
+        for p in article['paragraphs']:
+            for qa in p['qas']:
+                qid = qa['id']
+                gold_answers = [a['text'] for a in qa['answers'] if normalize_answer(a['text'])]
+                if not gold_answers:
+                    # For unanswerable questions, only correct answer is empty string
+                    gold_answers = ['']
+                if qid not in preds:
+                    print('Missing prediction for %s' % qid)
+                    continue
+                a_pred = preds[qid]
+                # Take max over all gold answers
+                exact_scores[qid] = max(compute_exact(a, a_pred) for a in gold_answers)
+                f1_scores[qid] = max(compute_f1(a, a_pred) for a in gold_answers)
+    return exact_scores, f1_scores
+
+
+def apply_no_ans_threshold(scores, na_probs, qid_to_has_ans, na_prob_thresh):
+    new_scores = {}
+    for qid, s in scores.items():
+        pred_na = na_probs[qid] > na_prob_thresh
+        if pred_na:
+            new_scores[qid] = float(not qid_to_has_ans[qid])
+        else:
+            new_scores[qid] = s
+    return new_scores
+
+
+def make_eval_dict(exact_scores, f1_scores, qid_list=None):
+    if not qid_list:
+        total = len(exact_scores)
+        return collections.OrderedDict([
+            ('exact', 100.0 * sum(exact_scores.values()) / total),
+            ('f1', 100.0 * sum(f1_scores.values()) / total),
+            ('total', total),
+        ])
+    else:
+        total = len(qid_list)
+        return collections.OrderedDict([
+            ('exact', 100.0 * sum(exact_scores[k] for k in qid_list) / total),
+            ('f1', 100.0 * sum(f1_scores[k] for k in qid_list) / total),
+            ('total', total),
+        ])
+
+
+def merge_eval(main_eval, new_eval, prefix):
+    for k in new_eval:
+        main_eval['%s_%s' % (prefix, k)] = new_eval[k]
+
+
+def plot_pr_curve(precisions, recalls, out_image, title):
+    plt.step(recalls, precisions, color='b', alpha=0.2, where='post')
+    plt.fill_between(recalls, precisions, step='post', alpha=0.2, color='b')
+    plt.xlabel('Recall')
+    plt.ylabel('Precision')
+    plt.xlim([0.0, 1.05])
+    plt.ylim([0.0, 1.05])
+    plt.title(title)
+    plt.savefig(out_image)
+    plt.clf()
+
+
+def make_precision_recall_eval(scores, na_probs, num_true_pos, qid_to_has_ans, out_image=None, title=None):
+    qid_list = sorted(na_probs, key=lambda k: na_probs[k])
+    true_pos = 0.0
+    cur_p = 1.0
+    cur_r = 0.0
+    precisions = [1.0]
+    recalls = [0.0]
+    avg_prec = 0.0
+    for i, qid in enumerate(qid_list):
+        if qid_to_has_ans[qid]:
+            true_pos += scores[qid]
+        cur_p = true_pos / float(i + 1)
+        cur_r = true_pos / float(num_true_pos)
+        if i == len(qid_list) - 1 or na_probs[qid] != na_probs[qid_list[i + 1]]:
+            # i.e., if we can put a threshold after this point
+            avg_prec += cur_p * (cur_r - recalls[-1])
+            precisions.append(cur_p)
+            recalls.append(cur_r)
+    if out_image:
+        plot_pr_curve(precisions, recalls, out_image, title)
+    return {'ap': 100.0 * avg_prec}
+
+
+def run_precision_recall_analysis(main_eval, exact_raw, f1_raw, na_probs, qid_to_has_ans, out_image_dir):
+    if out_image_dir and not os.path.exists(out_image_dir):
+        os.makedirs(out_image_dir)
+    num_true_pos = sum(1 for v in qid_to_has_ans.values() if v)
+    if num_true_pos == 0:
+        return
+    pr_exact = make_precision_recall_eval(exact_raw,
+                                          na_probs,
+                                          num_true_pos,
+                                          qid_to_has_ans,
+                                          out_image=os.path.join(out_image_dir, 'pr_exact.png'),
+                                          title='Precision-Recall curve for Exact Match score')
+    pr_f1 = make_precision_recall_eval(f1_raw,
+                                       na_probs,
+                                       num_true_pos,
+                                       qid_to_has_ans,
+                                       out_image=os.path.join(out_image_dir, 'pr_f1.png'),
+                                       title='Precision-Recall curve for F1 score')
+    oracle_scores = {k: float(v) for k, v in qid_to_has_ans.items()}
+    pr_oracle = make_precision_recall_eval(oracle_scores,
+                                           na_probs,
+                                           num_true_pos,
+                                           qid_to_has_ans,
+                                           out_image=os.path.join(out_image_dir, 'pr_oracle.png'),
+                                           title='Oracle Precision-Recall curve (binary task of HasAns vs. NoAns)')
+    merge_eval(main_eval, pr_exact, 'pr_exact')
+    merge_eval(main_eval, pr_f1, 'pr_f1')
+    merge_eval(main_eval, pr_oracle, 'pr_oracle')
+
+
+def histogram_na_prob(na_probs, qid_list, image_dir, name):
+    if not qid_list:
+        return
+    x = [na_probs[k] for k in qid_list]
+    weights = np.ones_like(x) / float(len(x))
+    plt.hist(x, weights=weights, bins=20, range=(0.0, 1.0))
+    plt.xlabel('Model probability of no-answer')
+    plt.ylabel('Proportion of dataset')
+    plt.title('Histogram of no-answer probability: %s' % name)
+    plt.savefig(os.path.join(image_dir, 'na_prob_hist_%s.png' % name))
+    plt.clf()
+
+
+def find_best_thresh(preds, scores, na_probs, qid_to_has_ans):
+    num_no_ans = sum(1 for k in qid_to_has_ans if not qid_to_has_ans[k])
+    cur_score = num_no_ans
+    best_score = cur_score
+    best_thresh = 0.0
+    qid_list = sorted(na_probs, key=lambda k: na_probs[k])
+    for i, qid in enumerate(qid_list):
+        if qid not in scores: continue
+        if qid_to_has_ans[qid]:
+            diff = scores[qid]
+        else:
+            if preds[qid]:
+                diff = -1
+            else:
+                diff = 0
+        cur_score += diff
+        if cur_score > best_score:
+            best_score = cur_score
+            best_thresh = na_probs[qid]
+    return 100.0 * best_score / len(scores), best_thresh
+
+
+def find_all_best_thresh(main_eval, preds, exact_raw, f1_raw, na_probs, qid_to_has_ans):
+    best_exact, exact_thresh = find_best_thresh(preds, exact_raw, na_probs, qid_to_has_ans)
+    best_f1, f1_thresh = find_best_thresh(preds, f1_raw, na_probs, qid_to_has_ans)
+    main_eval['best_exact'] = best_exact
+    main_eval['best_exact_thresh'] = exact_thresh
+    main_eval['best_f1'] = best_f1
+    main_eval['best_f1_thresh'] = f1_thresh
+
+
+def main():
+    with open(OPTS.data_file) as f:
+        dataset_json = json.load(f)
+        dataset = dataset_json['data']
+    with open(OPTS.pred_file) as f:
+        preds = json.load(f)
+    if OPTS.na_prob_file:
+        with open(OPTS.na_prob_file) as f:
+            na_probs = json.load(f)
+    else:
+        na_probs = {k: 0.0 for k in preds}
+    qid_to_has_ans = make_qid_to_has_ans(dataset)  # maps qid to True/False
+    has_ans_qids = [k for k, v in qid_to_has_ans.items() if v]
+    no_ans_qids = [k for k, v in qid_to_has_ans.items() if not v]
+    exact_raw, f1_raw = get_raw_scores(dataset, preds)
+    exact_thresh = apply_no_ans_threshold(exact_raw, na_probs, qid_to_has_ans, OPTS.na_prob_thresh)
+    f1_thresh = apply_no_ans_threshold(f1_raw, na_probs, qid_to_has_ans, OPTS.na_prob_thresh)
+    out_eval = make_eval_dict(exact_thresh, f1_thresh)
+    if has_ans_qids:
+        has_ans_eval = make_eval_dict(exact_thresh, f1_thresh, qid_list=has_ans_qids)
+        merge_eval(out_eval, has_ans_eval, 'HasAns')
+    if no_ans_qids:
+        no_ans_eval = make_eval_dict(exact_thresh, f1_thresh, qid_list=no_ans_qids)
+        merge_eval(out_eval, no_ans_eval, 'NoAns')
+    if OPTS.na_prob_file:
+        find_all_best_thresh(out_eval, preds, exact_raw, f1_raw, na_probs, qid_to_has_ans)
+    if OPTS.na_prob_file and OPTS.out_image_dir:
+        run_precision_recall_analysis(out_eval, exact_raw, f1_raw, na_probs, qid_to_has_ans, OPTS.out_image_dir)
+        histogram_na_prob(na_probs, has_ans_qids, OPTS.out_image_dir, 'hasAns')
+        histogram_na_prob(na_probs, no_ans_qids, OPTS.out_image_dir, 'noAns')
+    if OPTS.out_file:
+        with open(OPTS.out_file, 'w') as f:
+            json.dump(out_eval, f)
+    else:
+        print(json.dumps(out_eval, indent=2))
+
+
+if __name__ == '__main__':
+    OPTS = parse_args()
+    if OPTS.out_image_dir:
+        import matplotlib
+        matplotlib.use('Agg')
+        import matplotlib.pyplot as plt
+    main()
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/squad_metric.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/squad_metric.py
new file mode 100644
index 000000000..1c3ca2659
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/squad_metric.py
@@ -0,0 +1,509 @@
+import collections
+import re
+import string
+import json
+import numpy as np
+import os
+import math
+
+
+def compute_predictions(all_examples,
+                        all_features,
+                        all_results,
+                        n_best_size,
+                        max_answer_length,
+                        do_lower_case,
+                        version_2_with_negative,
+                        null_score_diff_threshold,
+                        verbose,
+                        tokenizer,
+                        is_whitespace_splited=True):
+    """Write final predictions to the json file and log-odds of null if needed."""
+
+    example_index_to_features = collections.defaultdict(list)
+    for feature in all_features:
+        example_index_to_features[feature.example_index].append(feature)
+
+    unique_id_to_result = {}
+    for result in all_results:
+        unique_id_to_result[result.unique_id] = result
+
+    _PrelimPrediction = collections.namedtuple(  # pylint: disable=invalid-name
+        "PrelimPrediction", [
+            "feature_index", "start_index", "end_index", "start_logit",
+            "end_logit"
+        ])
+
+    all_predictions = collections.OrderedDict()
+    all_nbest_json = collections.OrderedDict()
+    scores_diff_json = collections.OrderedDict()
+
+    print(len(unique_id_to_result))
+    for (example_index, example) in enumerate(all_examples):
+        features = example_index_to_features[example_index]
+
+        prelim_predictions = []
+        # keep track of the minimum score of null start+end of position 0
+        score_null = 1000000  # large and positive
+        min_null_feature_index = 0  # the paragraph slice with min mull score
+        null_start_logit = 0  # the start logit at the slice with min null score
+        null_end_logit = 0  # the end logit at the slice with min null score
+        for (feature_index, feature) in enumerate(features):
+            result = unique_id_to_result[feature.unique_id]
+            start_indexes = _get_best_indexes(result.start_logits, n_best_size)
+            end_indexes = _get_best_indexes(result.end_logits, n_best_size)
+            # if we could have irrelevant answers, get the min score of irrelevant
+            if version_2_with_negative:
+                feature_null_score = result.start_logits[0] + result.end_logits[
+                    0]
+                if feature_null_score < score_null:
+                    score_null = feature_null_score
+                    min_null_feature_index = feature_index
+                    null_start_logit = result.start_logits[0]
+                    null_end_logit = result.end_logits[0]
+            for start_index in start_indexes:
+                for end_index in end_indexes:
+                    # We could hypothetically create invalid predictions, e.g., predict
+                    # that the start of the span is in the question. We throw out all
+                    # invalid predictions.
+                    if start_index >= len(feature.tokens):
+                        continue
+                    if end_index >= len(feature.tokens):
+                        continue
+                    if start_index not in feature.token_to_orig_map:
+                        continue
+                    if end_index not in feature.token_to_orig_map:
+                        continue
+                    if not feature.token_is_max_context.get(start_index, False):
+                        continue
+                    if end_index < start_index:
+                        continue
+                    length = end_index - start_index + 1
+                    if length > max_answer_length:
+                        continue
+                    prelim_predictions.append(
+                        _PrelimPrediction(
+                            feature_index=feature_index,
+                            start_index=start_index,
+                            end_index=end_index,
+                            start_logit=result.start_logits[start_index],
+                            end_logit=result.end_logits[end_index]))
+
+        if version_2_with_negative:
+            prelim_predictions.append(
+                _PrelimPrediction(
+                    feature_index=min_null_feature_index,
+                    start_index=0,
+                    end_index=0,
+                    start_logit=null_start_logit,
+                    end_logit=null_end_logit))
+        prelim_predictions = sorted(
+            prelim_predictions,
+            key=lambda x: (x.start_logit + x.end_logit),
+            reverse=True)
+
+        _NbestPrediction = collections.namedtuple(  # pylint: disable=invalid-name
+            "NbestPrediction", ["text", "start_logit", "end_logit"])
+
+        seen_predictions = {}
+        nbest = []
+        for pred in prelim_predictions:
+            if len(nbest) >= n_best_size:
+                break
+            feature = features[pred.feature_index]
+            if pred.start_index > 0:  # this is a non-null prediction
+                tok_tokens = feature.tokens[pred.start_index:(pred.end_index + 1
+                                                              )]
+                orig_doc_start = feature.token_to_orig_map[pred.start_index]
+                orig_doc_end = feature.token_to_orig_map[pred.end_index]
+                orig_tokens = example.doc_tokens[orig_doc_start:(orig_doc_end +
+                                                                 1)]
+                tok_text = " ".join(tok_tokens)
+
+                # De-tokenize WordPieces that have been split off.
+                tok_text = tok_text.replace(" ##", "")
+                tok_text = tok_text.replace("##", "")
+
+                # Clean whitespace
+                tok_text = tok_text.strip()
+                tok_text = " ".join(tok_text.split())
+                orig_text = " ".join(orig_tokens)
+                final_text = get_final_text(tok_text, orig_text, tokenizer,
+                                            verbose)
+                if not is_whitespace_splited:
+                    final_text = final_text.replace(' ', '')
+                if final_text in seen_predictions:
+                    continue
+
+                seen_predictions[final_text] = True
+            else:
+                final_text = ""
+                seen_predictions[final_text] = True
+
+            nbest.append(
+                _NbestPrediction(
+                    text=final_text,
+                    start_logit=pred.start_logit,
+                    end_logit=pred.end_logit))
+
+        # if we didn't inlude the empty option in the n-best, inlcude it
+        if version_2_with_negative:
+            if "" not in seen_predictions:
+                nbest.append(
+                    _NbestPrediction(
+                        text="",
+                        start_logit=null_start_logit,
+                        end_logit=null_end_logit))
+        # In very rare edge cases we could have no valid predictions. So we
+        # just create a nonce prediction in this case to avoid failure.
+        if not nbest:
+            nbest.append(
+                _NbestPrediction(
+                    text="empty", start_logit=0.0, end_logit=0.0))
+
+        assert len(nbest) >= 1
+
+        total_scores = []
+        best_non_null_entry = None
+        for entry in nbest:
+            total_scores.append(entry.start_logit + entry.end_logit)
+            if not best_non_null_entry:
+                if entry.text:
+                    best_non_null_entry = entry
+                else:
+                    best_non_null_entry = _NbestPrediction(
+                        text="empty", start_logit=0.0, end_logit=0.0)
+
+        probs = _compute_softmax(total_scores)
+
+        nbest_json = []
+        for (i, entry) in enumerate(nbest):
+            output = collections.OrderedDict()
+            output["text"] = entry.text
+            output["probability"] = probs[i]
+            output["start_logit"] = entry.start_logit
+            output["end_logit"] = entry.end_logit
+            nbest_json.append(output)
+
+        assert len(nbest_json) >= 1
+        if not version_2_with_negative:
+            all_predictions[example.qas_id] = nbest_json[0]["text"]
+        else:
+
+            # predict "" iff the null score - the score of best non-null > threshold
+            score_diff = score_null - best_non_null_entry.start_logit - (
+                best_non_null_entry.end_logit)
+            scores_diff_json[example.qas_id] = score_diff
+            if score_diff > null_score_diff_threshold:
+                all_predictions[example.qas_id] = ""
+            else:
+                all_predictions[example.qas_id] = best_non_null_entry.text
+
+        all_nbest_json[example.qas_id] = nbest_json
+
+    return all_predictions, all_nbest_json, scores_diff_json
+
+
+def get_final_text(pred_text, orig_text, tokenizer, verbose):
+    """Project the tokenized prediction back to the original text."""
+
+    # When we created the data, we kept track of the alignment between original
+    # (whitespace tokenized) tokens and our WordPiece tokenized tokens. So
+    # now `orig_text` contains the span of our original text corresponding to the
+    # span that we predicted.
+    #
+    # However, `orig_text` may contain extra characters that we don't want in
+    # our prediction.
+    #
+    # For example, let's say:
+    #   pred_text = steve smith
+    #   orig_text = Steve Smith's
+    #
+    # We don't want to return `orig_text` because it contains the extra "'s".
+    #
+    # We don't want to return `pred_text` because it's already been normalized
+    # (the SQuAD eval script also does punctuation stripping/lower casing but
+    # our tokenizer does additional normalization like stripping accent
+    # characters).
+    #
+    # What we really want to return is "Steve Smith".
+    #
+    # Therefore, we have to apply a semi-complicated alignment heruistic between
+    # `pred_text` and `orig_text` to get a character-to-charcter alignment. This
+    # can fail in certain cases in which case we just return `orig_text`.
+
+    def _strip_spaces(text):
+        ns_chars = []
+        ns_to_s_map = collections.OrderedDict()
+        for (i, c) in enumerate(text):
+            if c == " ":
+                continue
+            ns_to_s_map[len(ns_chars)] = i
+            ns_chars.append(c)
+        ns_text = "".join(ns_chars)
+        return (ns_text, ns_to_s_map)
+
+    # We first tokenize `orig_text`, strip whitespace from the result
+    # and `pred_text`, and check if they are the same length. If they are
+    # NOT the same length, the heuristic has failed. If they are the same
+    # length, we assume the characters are one-to-one aligned.
+    tok_text = " ".join(tokenizer.basic_tokenizer.tokenize(orig_text))
+    start_position = tok_text.find(pred_text)
+    if start_position == -1:
+        if verbose:
+            print(u"Unable to find text: '%s' in '%s'" % (pred_text, tok_text))
+        return orig_text
+    end_position = start_position + len(pred_text) - 1
+
+    (orig_ns_text, orig_ns_to_s_map) = _strip_spaces(orig_text)
+    (tok_ns_text, tok_ns_to_s_map) = _strip_spaces(tok_text)
+
+    if len(orig_ns_text) != len(tok_ns_text):
+        if verbose:
+            print(u"Length not equal after stripping spaces: '%s' vs '%s'" %
+                  (orig_ns_text, tok_ns_text))
+        return orig_text
+
+    # We then project the characters in `pred_text` back to `orig_text` using
+    # the character-to-character alignment.
+    tok_s_to_ns_map = {}
+    for i, tok_index in tok_ns_to_s_map.items():
+        tok_s_to_ns_map[tok_index] = i
+
+    orig_start_position = None
+    if start_position in tok_s_to_ns_map:
+        ns_start_position = tok_s_to_ns_map[start_position]
+        if ns_start_position in orig_ns_to_s_map:
+            orig_start_position = orig_ns_to_s_map[ns_start_position]
+
+    if orig_start_position is None:
+        if verbose:
+            print(u"Couldn't map start position")
+        return orig_text
+
+    orig_end_position = None
+    if end_position in tok_s_to_ns_map:
+        ns_end_position = tok_s_to_ns_map[end_position]
+        if ns_end_position in orig_ns_to_s_map:
+            orig_end_position = orig_ns_to_s_map[ns_end_position]
+
+    if orig_end_position is None:
+        if verbose:
+            print(u"Couldn't map end position")
+        return orig_text
+
+    output_text = orig_text[orig_start_position:(orig_end_position + 1)]
+    return output_text
+
+
+def _compute_softmax(scores):
+    """Compute softmax probability over raw logits."""
+    if not scores:
+        return []
+
+    max_score = None
+    for score in scores:
+        if max_score is None or score > max_score:
+            max_score = score
+
+    exp_scores = []
+    total_sum = 0.0
+    for score in scores:
+        x = math.exp(score - max_score)
+        exp_scores.append(x)
+        total_sum += x
+
+    probs = []
+    for score in exp_scores:
+        probs.append(score / total_sum)
+    return probs
+
+
+def _get_best_indexes(logits, n_best_size):
+    """Get the n-best logits from a list."""
+    index_and_score = sorted(
+        enumerate(logits), key=lambda x: x[1], reverse=True)
+
+    best_indexes = []
+    for i in range(len(index_and_score)):
+        if i >= n_best_size:
+            break
+        best_indexes.append(index_and_score[i][0])
+    return best_indexes
+
+
+def make_qid_to_has_ans(examples):
+    qid_to_has_ans = {}
+    for example in examples:
+        qid_to_has_ans[example.qas_id] = not example.is_impossible
+    return qid_to_has_ans
+
+
+def normalize_answer(s):
+    """Lower text and remove punctuation, articles and extra whitespace."""
+
+    def remove_articles(text):
+        regex = re.compile(r'\b(a|an|the)\b', re.UNICODE)
+        return re.sub(regex, ' ', text)
+
+    def white_space_fix(text):
+        return ' '.join(text.split())
+
+    def remove_punc(text):
+        exclude = set(string.punctuation)
+        return ''.join(ch for ch in text if ch not in exclude)
+
+    def lower(text):
+        return text.lower()
+
+    if not s:
+        return ''
+    else:
+        return white_space_fix(remove_articles(remove_punc(lower(s))))
+
+
+def compute_exact(a_gold, a_pred):
+    return int(normalize_answer(a_gold) == normalize_answer(a_pred))
+
+
+def compute_f1(a_gold, a_pred, is_whitespace_splited=True):
+    gold_toks = normalize_answer(a_gold).split()
+    pred_toks = normalize_answer(a_pred).split()
+
+    if not is_whitespace_splited:
+        gold_toks = gold_toks[0] if gold_toks else ""
+        pred_toks = pred_toks[0] if pred_toks else ""
+
+    common = collections.Counter(gold_toks) & collections.Counter(pred_toks)
+    num_same = sum(common.values())
+    if len(gold_toks) == 0 or len(pred_toks) == 0:
+        # If either is no-answer, then F1 is 1 if they agree, 0 otherwise
+        return int(gold_toks == pred_toks)
+    if num_same == 0:
+        return 0
+    precision = 1.0 * num_same / len(pred_toks)
+    recall = 1.0 * num_same / len(gold_toks)
+    f1 = (2 * precision * recall) / (precision + recall)
+    return f1
+
+
+def get_raw_scores(examples, preds, is_whitespace_splited=True):
+    exact_scores = {}
+    f1_scores = {}
+    for example in examples:
+        qid = example.qas_id
+        gold_answers = [
+            text for text in example.orig_answer_text if normalize_answer(text)
+        ]
+        if not gold_answers:
+            # For unanswerable questions, only correct answer is empty string
+            gold_answers = ['']
+        if qid not in preds:
+            print('Missing prediction for %s' % qid)
+            continue
+        a_pred = preds[qid]
+
+        # Take max over all gold answers
+        exact_scores[qid] = max(compute_exact(a, a_pred) for a in gold_answers)
+        f1_scores[qid] = max(
+            compute_f1(a, a_pred, is_whitespace_splited) for a in gold_answers)
+
+    return exact_scores, f1_scores
+
+
+def apply_no_ans_threshold(scores, na_probs, qid_to_has_ans, na_prob_thresh):
+    new_scores = {}
+    for qid, s in scores.items():
+        pred_na = na_probs[qid] > na_prob_thresh
+        if pred_na:
+            new_scores[qid] = float(not qid_to_has_ans[qid])
+        else:
+            new_scores[qid] = s
+    return new_scores
+
+
+def make_eval_dict(exact_scores, f1_scores, qid_list=None):
+    if not qid_list:
+        total = len(exact_scores)
+        return collections.OrderedDict([
+            ('exact', 100.0 * sum(exact_scores.values()) / total),
+            ('f1', 100.0 * sum(f1_scores.values()) / total),
+            ('total', total),
+        ])
+    else:
+        total = len(qid_list)
+        return collections.OrderedDict([
+            ('exact', 100.0 * sum(exact_scores[k] for k in qid_list) / total),
+            ('f1', 100.0 * sum(f1_scores[k] for k in qid_list) / total),
+            ('total', total),
+        ])
+
+
+def merge_eval(main_eval, new_eval, prefix):
+    for k in new_eval:
+        main_eval['%s_%s' % (prefix, k)] = new_eval[k]
+
+
+def find_best_thresh(preds, scores, na_probs, qid_to_has_ans):
+    num_no_ans = sum(1 for k in qid_to_has_ans if not qid_to_has_ans[k])
+    cur_score = num_no_ans
+    best_score = cur_score
+    best_thresh = 0.0
+    qid_list = sorted(na_probs, key=lambda k: na_probs[k])
+    for i, qid in enumerate(qid_list):
+        if qid not in scores: continue
+        if qid_to_has_ans[qid]:
+            diff = scores[qid]
+        else:
+            if preds[qid]:
+                diff = -1
+            else:
+                diff = 0
+        cur_score += diff
+        if cur_score > best_score:
+            best_score = cur_score
+            best_thresh = na_probs[qid]
+    return 100.0 * best_score / len(scores), best_thresh
+
+
+def find_all_best_thresh(main_eval, preds, exact_raw, f1_raw, na_probs,
+                         qid_to_has_ans):
+    best_exact, exact_thresh = find_best_thresh(preds, exact_raw, na_probs,
+                                                qid_to_has_ans)
+    best_f1, f1_thresh = find_best_thresh(preds, f1_raw, na_probs,
+                                          qid_to_has_ans)
+    main_eval['best_exact'] = best_exact
+    main_eval['best_exact_thresh'] = exact_thresh
+    main_eval['best_f1'] = best_f1
+    main_eval['best_f1_thresh'] = f1_thresh
+
+
+def squad_evaluate(examples,
+                   preds,
+                   na_probs=None,
+                   na_prob_thresh=1.0,
+                   is_whitespace_splited=True):
+    if not na_probs:
+        na_probs = {k: 0.0 for k in preds}
+
+    qid_to_has_ans = make_qid_to_has_ans(examples)  # maps qid to True/False
+    has_ans_qids = [k for k, v in qid_to_has_ans.items() if v]
+    no_ans_qids = [k for k, v in qid_to_has_ans.items() if not v]
+    exact_raw, f1_raw = get_raw_scores(examples, preds, is_whitespace_splited)
+    exact_thresh = apply_no_ans_threshold(exact_raw, na_probs, qid_to_has_ans,
+                                          na_prob_thresh)
+    f1_thresh = apply_no_ans_threshold(f1_raw, na_probs, qid_to_has_ans,
+                                       na_prob_thresh)
+    out_eval = make_eval_dict(exact_thresh, f1_thresh)
+    if has_ans_qids:
+        has_ans_eval = make_eval_dict(
+            exact_thresh, f1_thresh, qid_list=has_ans_qids)
+        merge_eval(out_eval, has_ans_eval, 'HasAns')
+    if no_ans_qids:
+        no_ans_eval = make_eval_dict(
+            exact_thresh, f1_thresh, qid_list=no_ans_qids)
+        merge_eval(out_eval, no_ans_eval, 'NoAns')
+        find_all_best_thresh(out_eval, preds, exact_raw, f1_raw, na_probs,
+                             qid_to_has_ans)
+
+    return out_eval
\ No newline at end of file
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/stat_res.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/stat_res.py
new file mode 100644
index 000000000..bf05d534b
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/stat_res.py
@@ -0,0 +1,69 @@
+#!/usr/bin/python
+# -*- coding=utf-8 -*-
+"""
+# @Author : Gao Can
+# @Created Time : 2020-07-17 10:14:13
+# @Description : 
+"""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import sys
+import os
+import numpy as np
+import argparse
+from args import ArgumentGroup
+
+# yapf: disable
+parser = argparse.ArgumentParser(__doc__)
+model_g = ArgumentGroup(parser, "stat", "stat configuration")
+model_g.add_arg("log_dir", str, None, "stat log dir")
+model_g.add_arg("random_slot", int, -4, "random slot in log file")
+model_g.add_arg("key_words", str, ".job.log.0", "key words indentify log file")
+model_g.add_arg("line_prefix", str, "Best validation result:", "key words indentify final score to stat")
+model_g.add_arg("score_slot", int, -1, "score slot in stat line")
+model_g.add_arg("final_res_file", str, "final_res.txt", "the file to save final stat score")
+
+args = parser.parse_args()
+
+def get_res(infile):
+    acc = 0
+    with open(infile) as fr:
+        for line in fr.readlines():
+            line = line.strip('\r\n')
+            if line.startswith(args.line_prefix):
+                acc = float(line.split(' ')[args.score_slot])
+    return acc
+
+def print_stat(score_files):
+    nums = len(score_files)
+    max_score, max_score_file = score_files[0]
+    min_score, min_score_file = score_files[-1]
+    median_score, median_score_file = score_files[int(nums/2)]
+    mean_score = np.average([s for s, f in score_files])
+
+    log = 'tot_random_seed %d\nmax_score %f max_file %s\nmin_score %f min_file %s\nmedian_score %f median_file %s\navg_score %f' % \
+          (nums, max_score, max_score_file, min_score, min_score_file, median_score, median_score_file, mean_score)
+    print(log)
+
+score_file = {}
+for file in os.listdir(args.log_dir):
+    if args.key_words in file:
+        randint = file.split('_')[args.random_slot]
+        acc = get_res(os.path.join(args.log_dir, file))
+        if randint in score_file:
+            score_file[randint].append((acc, file))
+        else:
+            score_file[randint] = [(acc, file)]
+
+best_randint_score_file = []
+for randint, s_f in score_file.items():
+    sorted_s_f = sorted(s_f, key=lambda a: a[0], reverse=True)
+    best_randint_score_file.append(sorted_s_f[0])
+
+best_randint_score_file = sorted(best_randint_score_file, key=lambda a: a[0], reverse=True)
+
+sys.stdout = open(os.path.join(args.log_dir, args.final_res_file), 'w')
+print_stat(best_randint_score_file)
diff --git a/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/utils.py b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/utils.py
new file mode 100644
index 000000000..2642f61b4
--- /dev/null
+++ b/NLP/ACL2022-SynCLM/src/utils/utils.py
@@ -0,0 +1,57 @@
+#!/usr/bin/python
+# -*- coding=utf-8 -*-
+"""
+# @Author : Gao Can
+# @Created Time : 2020-07-17 16:56:09
+# @Description : 
+"""
+
+from __future__ import absolute_import
+from __future__ import division
+from __future__ import print_function
+
+import time
+
+IMPORT_COUNT = 0
+def visualdl_log(metrics_output, train_mlm_loss, train_att_loss, train_contrast_loss, train_total_loss, steps, phase):
+    """log可视化，仅限于paddlecloud 平台任务
+    """
+    print(
+        "{phase} log: steps {steps}, train_mlm_loss {train_mlm_loss}, train_att_loss {train_att_loss}, train_contrast_loss {train_contrast_loss}, train_total_loss {train_total_loss}, metrics: {metrics}"
+        .format(phase=phase,
+                steps=steps,
+                train_mlm_loss=train_mlm_loss,
+                train_att_loss=train_att_loss,
+                train_contrast_loss=train_contrast_loss,
+                train_total_loss=train_total_loss,
+                metrics=metrics_output))
+    try:
+        if metrics_output and len(metrics_output) != 0:
+            import paddlecloud.visual_util as visualdl
+            x_dic = {"x_name": "step", "x_value": steps}
+            y_ls = []
+            for key, value in metrics_output.items():
+                y = {}
+                y["y_name"] = key
+                y["y_value"] = value
+                y_ls.append(y)
+            visualdl.show_fluid_trend(x_dic, y_ls, tag="train")
+    except Exception:
+        if IMPORT_COUNT == 0:
+            print("import paddlecloud.visual_util failed")
+            IMPORT_COUNT += 1
+
+
+def print_eval_log(ret):
+    prefix_log = "[%s evaluation] ave loss: %.4f," % (ret['phase'], ret['loss'])
+    postfix_log = "data_num: %d, elapsed time: %.4f s" % (ret['data_num'], ret['used_time'])
+    mid_log = " "
+    for k, v in ret.items():
+        if k not in ['phase', 'loss', 'data_num', 'used_time', 'key_eval']:
+            mid_log = mid_log + "%s: %.4f, " % (k, round(v, 4))
+    log = prefix_log + mid_log + postfix_log
+    print(log)
+
+def get_time():
+    res = time.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S',time.localtime(time.time()))
+    return res