数据增强是大模型训练中提升数据多样性和模型泛化能力的关键技术，核心方法包括图像/文本/音频的变换增强、迁移学习借力预训练模型、合成数据生成以及多模态融合训练。

1. 图像数据增强：通过旋转、翻转、裁剪、颜色调整等几何或色彩变换，生成多样化的训练样本。例如，对同一张猫图进行不同角度的旋转和亮度调整，可显著提升模型识别不同场景下物体的能力。

2. 文本数据增强：采用同义词替换、句子重组、翻译回译（如中译英再译回）等技术扩充语料。例如，将“人工智能改变生活”改写为“AI技术重塑日常”，增加语言表达的丰富性。

3. 迁移学习与预训练模型：借助BERT、ResNet等在大规模数据上预训练的模型，通过微调适配小数据集。例如，用预训练的BERT模型进行情感分析，即使标注数据有限也能快速达到高精度。

4. 合成数据生成：利用GAN（生成对抗网络）或仿真环境模拟真实数据分布。自动驾驶领域常通过虚拟场景生成行人、车辆等合成数据，解决真实数据稀缺问题。

5. 多模态数据融合：联合训练文本、图像、音频等多模态数据，通过跨模态注意力机制增强模型理解能力。例如，CLIP模型通过图文对齐训练实现零样本分类。

合理运用这些方法，可在数据量不足时显著提升大模型性能，同时降低标注成本。实际应用中需根据任务特点选择组合策略，平衡数据质量与多样性。