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@@ -52,4 +52,10 @@ openAI 的Embedding模型数据更多是基于普遍性数据训练，如果你
 #### 基于 Fine-tune
 目前我自身测试下来，使用问答数据集对GPT模型进行Fine-tune后，问答准确性会大幅提高。你可以理解为GPT通过大量的专业领域数据的学习后成为了该领域专家，然后配合调小接口中`temperature`参数，可以得到更准确的结果。
 
-但 现在 Fine-tune 训练和使用成本还是太高，每天都会有新的数据，不可能高频的进行 Fine-tune。我的一个想法是每隔一个长周期对数据进行 Fine-tune ，然后配合外置的向量数据库的相似查询来补足 Fine-tune 模型本身的数据落后问题。
+但 现在 Fine-tune 训练和使用成本还是太高，每天都会有新的数据，不可能高频的进行 Fine-tune。我的一个想法是每隔一个长周期对数据进行 Fine-tune ，然后配合外置的向量数据库的相似查询来补足 Fine-tune 模型本身的数据落后问题。
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