在对话上下文中，根据消息列表生成回复。

将文本转换为向量，通常称为“嵌入”。

根据给定的文本提示生成图像。

音频分类任务是将标签或类别分配给给定的音频。

自动语音识别 (ASR)，也称为语音转文本 (STT)，是将给定音频转录为文本的任务。

Mask 填充是预测序列中间正确单词（准确地说是 token）的任务。

图像分类任务是将标签或类别分配给整个图像。预计每张图像只有一个类别。

图像分割将图像划分为多个部分，其中图像中的每个像素都映射到一个对象。

图像到图像是将源图像转换为匹配目标图像或目标图像域特征的任务。

物体检测模型允许用户识别某些已定义类别的物体。

问答模型可以从给定的文本中检索问题的答案，这对于在文档中搜索答案非常有用。

文本摘要是生成文档的较短版本，同时保留其重要信息的任务。

表格问答 (Table QA) 是回答关于给定表格信息的问题。

文本分类是将标签或类别分配给给定文本的任务。

根据提示生成文本。

Token 分类是一项为文本中的某些 token 分配标签的任务。

翻译是将文本从一种语言转换为另一种语言的任务。

零样本分类是在没有针对该任务进行特定训练的情况下对文本进行分类的任务。