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開始使用
掌握 NLP
如果你已經完成了課程的這一部分，恭喜你 - 現在你已經掌握了所有必要的知識和工具，可以使用 🤗 Transformers 和 Hugging Face 生態系統來處理（幾乎）任何 NLP 任務！
我們已經瞭解了很多不同的資料整理器，所以我們製作了這個小影片來幫助你找到每個任務應該使用哪個整理器。
完成對核心 NLP 任務的閃電般概述後，你應該
- 瞭解哪些架構（編碼器、解碼器或編碼器-解碼器）最適合每個任務
- 理解預訓練和微調語言模型之間的區別
- 瞭解如何使用 🤗 Accelerate 的
TrainerAPI 和分散式訓練功能，或 TensorFlow 和 Keras（取決於你所遵循的路線）來訓練 Transformer 模型 - 理解 ROUGE 和 BLEU 等指標對文字生成任務的含義和侷限性
- 瞭解如何與微調後的模型互動，無論是在 Hub 上還是使用 🤗 Transformers 中的
pipeline
儘管擁有了所有這些知識，但總會有遇到程式碼中的難題或如何解決特定 NLP 問題的疑問。幸運的是，Hugging Face 社群隨時準備幫助你！在本部分課程的最後一章中，我們將探討如何除錯 Transformer 模型以及如何有效地尋求幫助。