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model_zoo/ernie-tiny/README.md

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-# ERNIE 3.0 Tiny
+# ERNIE 3.0 Tiny: Frustratingly Simple Method to Improve Task-Agnostic Distillation Generalization
 
  **目录**
    * [ERNIE 3.0 Tiny 介绍](#模型介绍)
@@ -569,12 +569,12 @@ python run_eval.py  \
 
 尽管 ERNIE 3.0 Tiny 已提供了效果不错的轻量级模型可以微调后直接使用，但在本项目中，微调后的模型体积是 69.0 MB，内存占用达到 115.72MB，部署至移动端还是存在一定困难。因此当模型有部署上线的需求，想要进一步压缩模型体积，降低推理时延，可使用本项目的 **端上语义理解压缩方案** 对上一步微调后的模型进行压缩。
 
-为了方便实现，[PaddleNLP 模型压缩 API](../../docs/compression.md) 已提供了以下压缩功能。
+为了方便实现，[PaddleNLP 模型压缩 API](../../docs/compression.md) 已提供了以下压缩功能，模型压缩API主要是基于[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim)模型压缩能力，PaddleSlim是一个专注于深度学习模型压缩的工具库，提供低比特量化、知识蒸馏、稀疏化和模型结构搜索等模型压缩策略，帮助开发者快速实现模型的小型化，欢迎大家使用。
 
 端上模型压缩流程如下图所示：
 
 <p align="center">
-        <img width="1000" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/26483581/211022166-0558371b-c5b2-4a7a-a019-674f0a321ccf.png" title="compression plan">
+        <img width="1000" alt="image" src="https://user-images.githubusercontent.com/16698950/212007542-b651c57a-9e4e-46c2-8724-cd7a6a20973f.png" title="compression plan">
 </p>
 <br>
 

tests/test_tipc/benchmark/modules/ernie_tiny.py

@@ -14,6 +14,7 @@
 
 import os
 import sys
+from functools import partial
 
 import paddle.nn as nn
 from paddle.io import BatchSampler, DataLoader, DistributedBatchSampler
@@ -25,13 +26,13 @@
 
 from .model_base import BenchmarkBase
 
-sys.path.append(
+sys.path.insert(
+    0,
     os.path.abspath(
         os.path.join(os.path.dirname(__file__), os.pardir, os.pardir, os.pardir, os.pardir, "model_zoo", "ernie-3.0")
-    )
+    ),
 )
 
-from functools import partial  # noqa: E402
 
 from utils import seq_convert_example  # noqa: E402