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.

Stelt gebruikers in staat om hoge prestaties van taalmodellen te behouden in dynamische omgevingen door domeinverschuiving aan te pakken via continue fine-tuning strategieën. Deze aanpak voorkomt kostbare volledige retraining en verbetert de robuustheid van modellen bij veranderende data-distributies, met praktische technieken voor realistische toepassingen.