MetaSynth通过多专家LLM代理生成多样化合成数据，有效解决语言模型的数据短缺问题，显著提升领域适应能力，同时保持模型整体性能。
本研究提出MetaSynth方法，解决合成数据多样性不足的问题，生成多样化的合成数据，从而提升语言模型在金融和生物医学领域的适应性，表现优于基础模型。
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