# 精通自然語言處理

如果你在課程中做到了這一步，恭喜你——你現在擁有了用 🤗 Transformers 和 Hugging Face 生態系統解決（幾乎）任何 NLP 任務所需的所有知識和工具！

我們見過很多不同的數據整理器，所以我們製作了這個小視頻來幫助您找到每個任務使用哪一個：

在完成核心 NLP 任務的快速入門後，您應該：

- 瞭解哪種架構（編碼器、解碼器或編碼器-解碼器）最適合每個任務
- 瞭解預訓練和微調語言模型之間的區別
- 瞭解如何使用 `Trainer` API 和 🤗 Accelerate 或 TensorFlow 和 Keras 的分佈式訓練功能來訓練 Transformer 模型，具體選擇那一種方法取決於您所需要完成的任務。
- 瞭解 ROUGE 和 BLEU 等指標在文本生成任務中的意義和侷限性
- 知道如何在 Hub 上和使用 🤗 Transformers 中的“管道”與您的微調模型進行交互

儘管掌握了所有這些知識，但總有一天你會遇到代碼中的困難錯誤，或者對如何解決特定的 NLP 問題有疑問。幸運的是，Hugging Face 社區隨時為您提供幫助！在這部分課程的最後一章中，我們將探討如何調試 Transformer 模型並有效地尋求幫助。