是的，Fine-tuning可以应用于序列生成任务。Fine-tuning是指在一个预训练的模型基础上，通过进一步训练来适应特定任务的方法。对于序列生成任务，预训练模型可以是在大规模文本数据上进行的语言模型训练，如GPT（Generative Pre-trained Transformer）。

  在Fine-tuning中，我们将预训练模型加载到一个特定的序列生成任务上，并使用该任务的训练数据来微调模型参数。微调过程可以通过传统的监督学习训练方法进行，比如使用交叉熵损失函数和反向传播算法来优化模型。在序列生成任务中，输入往往是一段文本或部分文本，而输出是对完整文本或下一个词进行预测。

  通过Fine-tuning，我们可以将预训练模型的语言知识和表示能力迁移到特定的序列生成任务中。预训练模型已经学到了大规模数据上的语法、句法和语义信息，可以帮助改善模型对输入的理解和生成能力。同时，Fine-tuning也能够充分利用任务特定的标注数据来提高模型性能。在微调过程中，模型通过调整参数来适应当前任务的数据分布和任务要求，从而提高序列生成的性能。

  需要注意的是，Fine-tuning在应用于序列生成任务时，可能需要对预训练模型进行一些修改或添加特定的任务相关层，以适应任务的要求。这可能包括调整模型的输入输出形式、修改损失函数等。这样的修改可以根据具体任务的需求和数据集的特点进行灵活设计，以获得更好的性能。同时，Fine-tuning需要在较大规模的标注数据上进行，以充分利用预训练模型的知识和提高模型的泛化能力。