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合成数据训练大模型：优势、风险与质量控制方法

当高质量真实数据稀缺、昂贵或涉及隐私时，用大模型生成合成数据成为常见选择。本文介绍合成数据在微调、评测和隐私保护中的用途，分析多样性不足、错误放大和模型崩溃等风险，并给出生成、过滤、去重和验证的质量控制流程。