Met deze prompt kan de gebruiker een gespecialiseerde fine-tuning aanpak ontwikkelen die effectief is bij beperkte data, waardoor overfitting wordt verminderd en de prestaties worden verbeterd. Het helpt gebruikers die niet over grote datasets beschikken om toch hun modellen succesvol aan te passen aan nieuwe taken.

Stelt gebruikers in staat om taalmodellen effectief te fine-tunen om beter te presteren met minimale trainingsdata, en lost uitdagingen bij few-shot learning op. Biedt praktische strategieën die de efficiëntie van voorbeelden, modelgeneralisatie en evaluatie verbeteren, en biedt zo een voordeel ten opzichte van standaard fine-tuning methodes.