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<h1 id="">总结</h1>
<p>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。</p>
<p>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：</p>
<table><thead><tr><th>模型</th>
<th>示例</th>
<th>任务</th></tr></thead>
<tbody><tr><td>编码器</td>
<td>ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa</td>
<td>句子分类、命名实体识别、从文本中提取答案</td></tr>
<tr><td>解码器</td>
<td>CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL</td>
<td>文本生成</td></tr>
<tr><td>编码器-解码器</td>
<td>BART, T5, Marian, mBART</td>
<td>文本摘要、翻译、生成问题的回答</td></tr></tbody></table>


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