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.

Met deze prompt kan de gebruiker een fine-tuning plan maken dat meerdere belangrijke aspecten tegelijk optimaliseert, waardoor gebalanceerde verbeteringen in nauwkeurigheid, eerlijkheid en efficiëntie mogelijk zijn. Het helpt bij het aanpakken van complexe, praktische behoeften die verder gaan dan enkelvoudige doelstellingen en leidt tot een uitgebreide modelverbetering.