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<h1 class="relative group"><a id="rsum-du-chapitre" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#rsum-du-chapitre"><span><svg class="" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg></span></a>
	<span>Résumé du chapitre
	</span></h1>

<p>Au cours de ce chapitre, vous avez vu comment approcher différents problèmes de NLP en utilisant la fonction <code>pipeline()</code> de la librairie 🤗 Transformers. Vous avez aussi vu comment rechercher et utiliser des modèles dans le Hub, ainsi que comment utiliser l’API d’inférence pour tester les modèles directement dans votre navigateur.</p>
<p>Nous avons pu aborder le fonctionnement des modèles Transformers de façon générale, et nous avons parlé de l’importance du transfer learning et du fine-tuning. Un aspect important est que vous pouvez utiliser l’architecture complète ou seulement l’encodeur ou le décodeur, selon le type de tâche que vous souhaitez résoudre. Le tableau suivante résume ceci :</p>
<table><thead><tr><th>Modèle</th>
<th>Exemples</th>
<th>Tâches</th></tr></thead>
<tbody><tr><td>Encodeur</td>
<td>ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa</td>
<td>Classification de phrase, reconnaissance des entités nommées, extraction de question-réponse</td></tr>
<tr><td>Décodeur</td>
<td>CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL</td>
<td>Génération de texte</td></tr>
<tr><td>Encodeur-décodeur</td>
<td>BART, T5, Marian, mBART</td>
<td>Résumé, traduction, génération de question-réponse</td></tr></tbody></table>


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