在上一章对合成数据的作用有了基础认识后，我们现在将转向“如何做”：即生成合成文本的具体方法。本章将对这些方法进行实际介绍。

您将学会：

• 实现基于算法和规则的文本生成系统。
• 使用回译作为数据扩充的策略。
• 应用释义模型，为您的文本数据集增加多样性。
• 直接使用大型语言模型（LLM）生成新的数据样本，并侧重于有效的提示设计来控制输出。
• 应用数据遮蔽和扰动技术，生成多样化且尊重隐私的数据。

本章包含一个实践练习，您将使用LLM API生成文本，并将这些技术付诸实践。通过学习这些部分，您将构建一个工具包，用于生成适应不同LLM开发需求的合成文本。