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。
原始视频：www.youtube.com/watch?v=9qq6HTr7Ocw 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。
