대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 데이터가 제한적인 환경에서 합성 데이터를 생성하고, 이를 실제 데이터와 결합하여 통계적으로 유효한 결론을 도출하는 새로운 추정기를 제시합니다. 본 연구에서는 일반화된 모멘트 방법(generalized method of moments)에 기반한, 하이퍼파라미터가 없는 추정기를 개발하여 이론적 보장을 제공합니다. 특히, 합성 데이터와 실제 데이터 간의 모멘트 잔차 상호 작용이 목표 매개변수 추정의 정확성을 향상시킬 수 있음을 발견했습니다. 계산 사회 과학 분야의 다양한 응용 분야에서 제안된 추정기의 유한 표본 성능을 검증하고, 상당한 경험적 이점을 입증했습니다.
