paddlenlp.transformers.xlnet.modeling.XLNetPretrainedModel 模块能否实现对模型的训练和推理，请代码展示

对于模型的训练和推理，通常需要使用除了 `XLNetPretrainedModel` 模块之外的其他模块和函数来完成。下面是一个简单的代码示例，展示了如何使用 `XLNetPretrainedModel` 模块进行训练和推理：

import paddle
from paddlenlp.transformers import XLNetPretrainedModel, XLNetTokenizer

# 加载预训练的 XLNet 模型和分词器
model = XLNetPretrainedModel.from_pretrained('xlnet-base-cased')
tokenizer = XLNetTokenizer.from_pretrained('xlnet-base-cased')

# 训练数据
train_data = [...]  # 假设为训练数据列表

# 定义输入数据
input_ids = paddle.to_tensor(tokenizer.batch_encode(train_data))

# 训练
model.train()
outputs = model(input_ids)
loss = outputs[0]

# 推理
model.eval()
outputs = model(input_ids)
logits = outputs[0]

# 打印结果
print("训练损失:", loss.numpy())
print("推理结果:", logits.numpy())

在上述代码中，我们首先使用 `XLNetPretrainedModel.from_pretrained()` 方法加载预训练的 XLNet 模型，并使用 `XLNetTokenizer.from_pretrained()` 方法加载相应的分词器。

接下来，我们定义了训练数据 `train_data`，并使用分词器对其进行编码得到 `input_ids`，然后将其转换为 PaddlePaddle 的 Tensor 格式。

在训练过程中，我们使用 `model.train()` 将模型设置为训练模式，并执行前向传播操作得到模型输出。然后，我们可以计算损失函数，并进行后续的反向传播和优化更新参数。

在推理过程中，我们使用 `model.eval()` 将模型设置为推理模式，并执行前向传播操作得到模型输出。这里的 `logits` 是模型的预测结果。

最后，我们打印了训练损失和推理结果。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际的训练和推理过程通常还涉及到数据加载、优化器的设置、迭代训练等复杂的步骤。具体的实现方式可能根据任务需求和数据格式的不同而有所不同。