在确立了合成数据生成方法及其在大型语言模型预训练和微调中的应用之后，本章将转而介绍数据增强和流程优化的更精巧技术。

在本章中，您将学习如何在嵌入空间中直接增强数据，以及如何使用合成信息构建结构化的学习路径，这常被称为课程学习。我们还将讨论合成偏好数据的生成，这是AI反馈强化学习（RLAIF）等对齐方法的重要组成部分。此外，本章还详细阐述了用于过滤和清洗合成数据集的自动化管道开发、自动化质量保证的规程，以及数据生成工作流迭代改进的策略。一个实践练习将引导您实现一个数据过滤脚本。