本手法が小規模なトレーニングデータセットでも有効な理由は、事前学習済みメタモデルを使用して大量の合成データを生成し、その情報から特定システムの動作予測および新しい入力系列に対する出力系列生成が可能だからです。この手法ではTransformerモデルがトレーニングセットをコンテキストとして活用し、システムダイナミクスを推論するため実際のトレーニングサンプル数よりも多くの情報源（合成データ）で学習・推定することで過学習問題を回避します。