本文综述利用大语言模型进行数据增强以提升跨语言常识推理、医学问答和低资源阅读理解等任务性能的研究。GPT-4生成数据效果最佳，CultureLLM等方法显著优于对比模型，但模型在抽取式问答和证据检索方面仍存挑战，需更全面评估框架。

本研究探讨了利用大型语言模型进行数据增强在跨语言常识推理数据集中的潜力。实验结果表明，使用GPT-4生成的合成数据进行训练的性能优秀，但在某些情况下效益会下降。

本研究探讨了利用大型语言模型进行数据增强在跨语言常识推理数据集中的潜力。实验结果表明，使用 GPT-4 生成的合成数据进行训练的性能最佳，但在某些情况下效益会下降。

本研究探讨了利用大型语言模型进行数据增强在跨语言常识推理数据集中的潜力。实验结果表明，使用 GPT-4 生成的合成数据进行训练的性能最佳，但在某些情况下效益会下降。

本研究探讨了利用大型语言模型进行数据增强在跨语言常识推理数据集中的潜力。实验结果表明，使用 GPT-4 生成的合成数据进行训练的性能最佳，但在某些情况下效益会下降。

本研究探讨了利用大型语言模型进行数据增强在跨语言常识推理数据集中的潜力。实验结果表明，使用 GPT-4 生成的合成数据进行训练的性能最佳，但在某些情况下效益会下降。

本研究探讨了利用大型语言模型进行数据增强在跨语言常识推理数据集中的潜力。实验结果表明，使用 GPT-4 生成的合成数据进行训练的性能比其他模型优秀，但在某些情况下，效益会下降。

本研究探讨了利用大型语言模型进行数据增强在跨语言常识推理数据集中的潜力。实验结果显示，使用GPT-4生成的合成数据进行训练的性能优秀，但在某些情况下效益会下降。

本研究探讨了利用大型语言模型进行数据增强在跨语言常识推理数据集中的潜力。实验结果显示，使用GPT-4生成的合成数据训练的性能优秀，但在某些情况下效益会下降。

本研究探讨了利用大型语言模型进行数据增强在跨语言常识推理数据集中的潜力。实验结果显示，使用GPT-4生成的合成数据进行训练的性能优秀，但在某些情况下效益会下降。

本研究探讨了利用大型语言模型进行数据增强在跨语言常识推理数据集中的潜力。实验结果显示，使用GPT-4生成的合成数据进行训练的性能最优，但在某些情况下效益会下降。

本研究探讨了利用大型语言模型进行数据增强在跨语言常识推理数据集中的潜力。实验结果显示，使用GPT-4生成的合成数据进行训练的性能优秀，但在某些情况下效益会下降。