Foundation Models: Wie synthetische Daten als subjektive Prioritäten genutzt werden

Die jüngste Veröffentlichung auf arXiv (2512.01107v1) beleuchtet ein neues Konzept für die Nutzung von großen Sprachmodellen in der empirischen Forschung. Anstatt synthetische Ausgaben als reine Beobachtungen zu behandeln, führt die Arbeit das Prinzip der „Foundation Prior“ ein. Dabei wird klar, dass generierte Antworten nicht einfach reale Daten replizieren, sondern aus einer prior‑predictive Verteilung stammen, die von dem zugrunde liegenden Modell und den Erwartungen des Nutzers geprägt ist.

Der Ansatz macht die Subjektivität des Generierungsprozesses transparent: Die synthetischen Ergebnisse hängen explizit von der erwarteten Datenverteilung, der Prompt‑Engineering‑Strategie und dem Vertrauen ab, das der Nutzer dem Modell entgegenbringt. Durch eine exponentiell gewichtet‑tiltete, generalisierte Bayessche Aktualisierung des ursprünglichen Priors entsteht die Foundation Prior, wobei ein Trust‑Parameter die Gewichtung der synthetischen Daten steuert.

Die Autoren zeigen, wie diese Foundation Prior in klassische statistische und ökonometrische Arbeitsabläufe integriert werden kann. Anwendungen reichen von der Verfeinerung komplexer Modelle über die Unterstützung latenter Konstrukte bis hin zur Optimierung experimenteller Designs. Zudem eröffnet die Methode neue Möglichkeiten für random‑coefficient‑ und teilweise lineare Spezifikationen, indem sie synthetische Daten strukturiert und als subjektive Priorität einsetzt, ohne die Gefahr der Verwechslung mit echten Beobachtungen.