Met deze prompt kan de gebruiker fine-tuning strategieën ontwikkelen die eerdere kennis behouden tijdens aanpassing aan nieuwe taken, waardoor het risico op catastrofaal vergeten vermindert en de modelprestaties beter blijven. Het biedt concrete, toepasbare adviezen over databalans en trainingsmethoden, waardoor fine-tuning betrouwbaarder en efficiënter wordt dan generieke methoden.

Deze prompt helpt gebruikers een praktische aanpak te ontwikkelen voor incrementeel fine-tunen, waarmee trainingskosten worden verlaagd door modellen met nieuwe databatches bij te werken zonder volledige retraining. Het biedt strategieën om beperkte en evoluerende datasets effectief te benutten en tegelijkertijd het vergeten van eerdere kennis te minimaliseren, cruciaal voor toepassingen die continu leren vereisen.