再谈Fine

如果你想了解Fine-tunning和Embedding的区别，推荐看一下这个视频，讲的比较清楚。

Fine-tuning和Embedding是两种完全不同的技术，各自适用于不同的场景。Fine-tuning更适合于教授模型新的任务或模式，而不是新的信息。例如，你可以使用Fine-tuning来训练模型生成特定风格的文本，或者执行特定的NLP任务。然而，Fine-tuning并不适合于作为知识存储，也不适合于问答任务。

相反，语义搜索或Embedding则非常适合于问答任务。你可以使用语义搜索来快速找到相关的文档，然后使用大型语言模型来生成答案。此外，与Fine-tuning相比，语义搜索更快、更容易，也更便宜。

因此，如果你的目标是创建一个问答系统，或者你需要在大量的数据中快速找到相关的信息，那么你应该考虑使用语义搜索和Embedding。然而，如果你的目标是教模型执行特定的任务，比如生成特定风格的文本，那么你可能会发现Fine-tuning更有用。

一款基于Golang+Vue开发的在线客服系统，软件著作权编号：2021SR1462600。一套可私有化部署的网站在线客服系统，编译后的二进制文件可直接使用无需搭开发环境，下载zip解压即可，仅依赖MySQL数据库，是一个开箱即用的全渠道在线客服系统，致力于帮助广大开发者/公司快速部署整合私有化客服功能。

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