사이먼 윌리슨이 더그 턴불의 태깅 기법을 소개했다. 자신의 블로그에 1856개나 되는 기존 태그 목록을 LLM에 통째로 주고 고르게 하는 대신, 모델에게 존재하는 태그 목록을 보여주지 않은 채 콘텐츠에 맞을 법한 새로운 태그를 자유롭게 상상하도록 시킨다. 이후 벡터 임베딩으로 그 상상된 태그와 가장 가까운 기존 태그를 찾아 매칭한다. 턴불은 가구·생활용품 분류 예시를 들어, 모델에게 태그의 형태를 프롬프트로 제시하면 더 쓸모 있는 추측을 하도록 유도할 수 있다고 설명한다. 방대한 분류체계를 LLM에 직접 검색시키기 어려운 상황에서 실용적인 대안을 제시하는 사례다.

• •더그 턴불의 기법은 LLM에게 기존 태그 목록 없이 새 태그를 상상하게 한 뒤 임베딩으로 기존 태그와 매칭한다.
• •사이먼 윈리슨의 블로그는 태그가 1856개에 달해 한 번에 LLM에 넣기 어려운 규모다.
• •프롬프트에 태그의 형태(예시 분류 구조)를 제시하면 더 유용한 추측을 얻을 수 있다.