Die Kuratierung von Datensätzen für das Feintuning kann die Effektivität von Modellen erheblich beeinflussen, insbesondere wenn es darum geht, die Robustheit und Leistungsfähigkeit zu verbessern. Durch die Erstellung eines speziell kuratierten und de-biased Datensatzes für das Feintuning können Modelle auf spezifische Fehlerquellen im Referenzdatensatz gezielt trainiert werden. Dies ermöglicht es den Modellen, sowohl besser zu extrapolieren als auch Verzerrungen im Referenzdatensatz zu vermeiden. Selbst mit einer kleinen und nicht so vielfältigen Datenmenge kann das Feintuning auf einem solchen kuratierten Datensatz zu robusten und leistungsstarken Modellen führen, die sowohl akkurat als auch widerstandsfähig gegenüber Verteilungsverschiebungen sind.