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其中合成数据成为应对大模型训练数据短缺的新思路。相比于从现实世界中采集或测量的真实数据，合成数据是基于模拟真实数据的分布特征和统计特性，再通过生成模型而创建的。它能根据实际需求生成海量可训练的数据集，但也存在所谓“过拟合”问题，导致大模型在合成数据上表现良好，但在真实场景中表现不佳。
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据悉，本研究由来自广州大学、中国科学院、同济大学、宾夕法尼亚州立大学以及加利福尼亚大学伯克利分校等机构的国际科学家团队共同完成，广州大学博士生李鉴辉和刘海教授为共同第一作者，刘海、Michael Manga和方广有担任通讯作者。研究得到了中国国家航天局、中国首次火星探测任务（天问一号）团队的支持，同时也获得了中国国家自然科学基金和广东省基础与应用基础研究基金的资助。
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