# 总结

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
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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