在当今人工智能的浪潮中，大型模型（如基于Transformer架构的语言模型）已成为推动技术突破的核心驱动力。这些模型通过海量数据训练，实现了前所未有的语言理解、图像生成和决策能力。然而，大模型训练面临一个根本性挑战：高质量、多样化的数据集往往稀缺且成本高昂。传统数据增强方法（如文本替换、图像旋转）
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