#
Tổng kết

Trong chương này, bạn đã biết cách tiếp cận các tác vụ NLP khác nhau bằng cách sử dụng hàm `pipeline()` cấp cao từ 🤗 Transformers. Bạn cũng đã biết cách tìm kiếm và sử dụng các mô hình trong Hub, cũng như cách sử dụng Inference API để kiểm tra các mô hình trực tiếp trong trình duyệt của mình.

Chúng ta đã thảo luận về cách các mô hình Transformer hoạt động ở cấp độ cao và nói về tầm quan trọng của việc học chuyển giao và tinh chỉnh. Một khía cạnh quan trọng, đó là bạn có thể sử dụng kiến trúc đầy đủ hoặc chỉ phần mã hóa hoặc giải mã, tùy thuộc vào loại tác vụ bạn muốn giải quyết. Bảng dưới đây tóm tắt khía cạnh này:

Mô hình | Ví dụ | Tác vụ
--- | --- | ---
Mã hoá | ALBERT, BERT, DistilBERT, ELECTRA, RoBERTa | Phân loại câu, Nhận dạng thực thể có tên, hỏi đáp chích xuất
Giải mã | CTRL, GPT, GPT-2, Transformer XL | Tạo văn bản
Mã hoá-giải mã | BART, T5, Marian, mBART | Tóm tắt, dịch máy, trả lời câu hỏi tổng hợp

< > Update on GitHub