# 总结 [[总结]]

<CourseFloatingBanner
    chapter={1}
    classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
/>

在本章中，您了解了如何使用来自🤗Transformers的函数pipeline()处理不同的NLP任务。您还了解了如何在模型中心（hub）中搜索和使用模型，以及如何使用推理API直接在浏览器中测试模型。

我们讨论了Transformer模型如何在应用层上工作，并讨论了迁移学习和微调的重要性。您可以使用完整的体系结构，也可以仅使用编码器或解码器，具体取决于您要解决的任务类型。下表总结了这一点：

|  模型   | 示例  | 任务|
|  ----  | ----  |----|
| 编码器  | ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa	|句子分类、命名实体识别、从文本中提取答案|
| 解码器  | CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL	 |文本生成|
| 编码器-解码器  | BART, T5, Marian, mBART	 |文本摘要、翻译、生成问题的回答|