### v2.0.2 (2021.06.07)

- 丰富预训练模型
  * 新增多粒度语言知识预训练模型[ERNIE-Gram](https://arxiv.org/abs/2010.12148)，该模型在多项中文NLP任务取得SOTA成绩。
  * 新增NeZha中文预训练模型，感谢 @jm12138 的高质量贡献！ 🎉 🎉 🎉
  * 新增GPT CPM-Distill中文小型化模型，感谢 @jm12138 的高质量贡献！🎉 🎉 🎉

- Bug Fix
  * 修复了`softmax_with_crossentropy` API导致的deprecated warning
  * 更正了`ChnSentiCorp`, `LCQMC`等数据集的官方下载链接。

### v2.0.1 (2021.05.21)

- Bug Fix
  - 修复Windows CPU环境下的import产生的CUDA_HOME检测问题。

### v2.0.0 (2021.05.20)

PaddleNLP 2.0是飞桨生态的文本领域核心库，具备**易用的文本领域API**，**多场景的应用示例**、和**高性能分布式训练**三大特点，旨在提升飞桨开发者文本领域建模效率，并提供基于飞桨框架2.0的NLP领域最佳实践。

### 特性

- **易用的文本领域API**
  - 提供从数据集加载、文本预处理、组网建模、评估、到推的领域API：如一键加载丰富中文数据集的Dataset API, 可灵活高效的进行数据与处理的Data API，预置60+预训练词向量的Embedding API, 内置50+预训练模型，提供预训练模型生态基础设施的Transformer API等，可大幅提升NLP任务建模和迭代的效率。更多API详细说明请查看[PaddleNLP官方文档](https://paddlenlp.readthedocs.io/)


- **多场景的应用示例**
  - PaddleNLP 2.0提供多粒度多场景的应用示例，涵盖从NLP基础技术、NLP核心技术、NLP系统应用以及文本相关的拓展应用等。全面基于飞桨2.0全新API体系开发，为开发提供飞桨2.0框架在文本领域的最佳实践。


- **高性能分布式训练**
  - 基于飞桨核心框架『**动静统一**』的特性与领先的自动混合精度优化策略，通过分布式Fleet API，支持超大规模参数的4D混合并行策略，并且可根据硬件情况灵活可配，高效地完成超大规模参数的模型训练。