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这不是因为我们已经用完了数据，否则我们已经用完了所有互联网！我们的问题通常不是数量，而是相关的。合成数据还可以消除通常与现实数据相关的风险，例如偏见或隐私问题。由于缩放问题，我们还创建了合成数据。我们可能希望对天气事件进行建模，并且极端天气记录可能不足以在现实世界数据集中表示整体的百分比。同样适用于用于医学分析的建模系统。，当稀有疾病特别稀疏（占普通人群的一部分）时，可能很难为稀有疾病建模。理想的数据有效地被绝大多数人淹没了。偏见是AI建模的另一个问题，特别是算法偏差。这是数据可能反映历史不平等现象或文化偏见的地方，并散布了抽样错误。使用综合数据，我们可以公平地重新平衡数据集 - 当然，我们可以正确地做到这一点。我们还创建了有隐私问题的合成数据集，例如数据可能具有个人身份特征。匿名数据可以是
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