paddlenlp.transformers.xlnet.modeling.XLNetPretrainedModel 模块与paddlenlp.transformers.xlnet.modeling.XLNetModel 模块功能上有什么差异

在 PaddleNLP 中，paddlenlp.transformers.xlnet.modeling.XLNetPretrainedModel 模块和paddlenlp.transformers.xlnet.modeling.XLNetModel 模块的功能有一些差异。

1. XLNetPretrainedModel 模块：
- XLNetPretrainedModel 模块实现了 XLNet 预训练模型的基本功能，包括模型的构建、参数初始化、前向传播等。
- 这个模块主要用于加载预训练的 XLNet 模型并进行微调，可以根据任务需求添加额外的输出层进行微调。
- 它提供了保存和加载模型参数的功能，方便在训练过程中保存和恢复模型。

2. XLNetModel 模块：
- XLNetModel 模块实现了 XLNet 模型的基本架构和计算逻辑，但不包含预训练的参数。
- 这个模块用于在预训练模型的基础上进行进一步的自定义和扩展，例如添加额外的输出层或调整模型结构。
- 它通常用于在没有预训练参数的情况下自行训练XLNet模型或根据特定任务需求对模型进行修改。

总结来说，XLNetPretrainedModel 模块主要用于加载和微调预训练的 XLNet 模型，而 XLNetModel 模块则用于构建和自定义XLNet模型的架构。前者包含了预训练参数，后者不包含预训练参数，可以根据具体需求进行自定义训练或模型修改。