文章概述：\n\n人工智能模型在翻译、summarization和对话生成等多种自然语言处理任务中取得了显著进展。然而，模型的性能受限于训练数据的规模和质量。在缺乏足够训练数据的情况下，模型可能会遇到困难，并出现错误或不准确。为了解决这一挑战，研究人员正在探索数据增强技术，例如合成数据生成和数据扩充，以增强训练数据集并提高模型的性能。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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