本研究提出了一种加权损失方法，以解决合成数据与真实数据的不匹配问题。通过强调高质量和多样化的LLM生成数据，显著提升了文本分类模型的性能，优于传统方法，为合成数据的有效利用提供了新思路。

该研究探讨了通过加权损失和对抗性训练提升机器学习模型鲁棒性的方法。研究表明，结合不同权重和优化策略可以显著提高模型在不均衡攻击下的表现，同时保持对抗鲁棒性。