为给定的一组数据集，设计一个能够生成新数据的生成模型。
一个数据集，包含以下特征数据：年龄、性别、兴趣爱好、职业等。
为给定的数据集设计一个生成模型的常见方法是使用GAN（生成对抗网络），该模型由两个部分组成：生成器和鉴别器。 

生成器通过学习数据集中的样本并学习生成类似样本的方法来生成新的数据实例。而鉴别器则评估生成器生成的数据是否类似于真实数据集中的数据。 通过多次迭代，生成器将生成越来越逼真的数据实例，而鉴别器会对生成器生成的数据提供更准确的反馈。

在本例中，GAN生成器将学习年龄、性别、兴趣爱好和职业的联合概率分布，并生成新的数据实例。由于生成器通过学习现有数据集并生成与之类似的实例来实现此目的，因此可以在数据集的分布之外生成新的数据实例，从而扩展数据集并提高模型性能。