10.4 模型效果飙升23.6%！九大数据增强策略实战代码全解析

数据增强：提升训练数据多样性

在大模型微调过程中，数据多样性是决定模型泛化能力的关键因素。本章将深入解析提升训练数据多样性的九大核心策略，并通过完整代码示例展示如何构建工业级数据增强流水线。

一、数据增强核心价值

指标类型	原始数据	增强数据	提升幅度
准确率	68.5%	85.8%	+17.3%
召回率	72.3%	89.2%	+16.9%
F1值	70.4%	87.1%	+16.7%

▲ 数据增强前后模型性能指标对比（准确率提升17.3%）

数据增强通过算法手段扩展训练样本的多样性，主要解决三大问题：

• 样本稀缺：在医疗、金融等小数据场景中有效缓解过拟合问题
• 分布偏差：平衡不同数据采集渠道（如APP端/网页端）的分布差异
• 长尾效应：通过复制/改写策