La generación de datos se ha convertido recientemente en un método importante para mejorar el rendimiento en el aprendizaje profundo. También es un tema significativo en la traducción automática, y se han realizado diversas innovaciones como la retrotraducción y la introducción de ruido. En particular, las arquitecturas de modelos de vanguardia actuales como BERT-fused o la generación eficiente de datos utilizando el modelo GPT proporcionan una buena inspiración para mejorar el rendimiento de la traducción.