是的，Fine-tuning可以应用于问答系统任务。Fine-tuning是一种在预训练模型基础上进行微调的技术，通过在特定任务上进一步训练来提高模型的性能。

  对于问答系统任务，通常可以使用预训练的语言模型（如BERT、GPT等）进行Fine-tuning。该模型在大规模的未标注文本数据上进行了预训练，学习到了丰富的语义和上下文信息。然后，在特定的问答数据集上进一步训练和调整模型参数，使其能够更好地适应问答任务的需求。

  Fine-tuning问答系统任务的步骤一般如下：

  1. 数据准备：收集适当的问答数据集，并进行数据清洗和预处理。

  2. 模型选择：选择适合问答系统任务的预训练模型，如BERT、GPT等。

  3. 参数初始化：加载预训练模型的权重，并对模型进行初始化。

  4. Fine-tuning：在问答数据集上对模型进行训练，通过最小化损失函数来调整模型参数。

  5. 评估和调优：使用测试集对模型进行评估，并根据效果进行调优，如调整超参数、修改网络结构等。

  Fine-tuning问答系统任务的好处在于，通过利用预训练模型已经学到的语义和上下文信息，能够更好地理解和回答问题。此外，Fine-tuning还可以使模型更好地适应特定的问答任务，提高模型的准确性和鲁棒性。

  需要说明的是，Fine-tuning过程中需要充分利用已有的标注数据来训练模型，因此对于问答系统任务，需要有足够的问答数据集。同时，Fine-tuning过程可能需要一定的计算资源和时间，因此在实际应用中需要权衡资源和性能之间的平衡。