Mnoho webů má příliš mnoho tagů na to, aby je bylo možné předat jazykovému modelu s požadavkem na klasifikaci. Simon Willison si všímá, že jeho blog obsahuje 1 856 tagů, což by bylo příliš na jeden dotaz. Doug Turnbull přichází s elegantním řešením: místo klasického výběru z předdefinované sady instruuje model, aby vygeneroval nové, imaginární tagy odpovídající obsahu. Poté se použijí vektorové vnoření k nalezení konkrétních existujících tagů, které jsou sémanticky nejbližší těm, které si model „vymyslel". Turnbull doporučuje v promptu zahrnout příklady struktury tagů, aby model generoval užitečnější odhady. Takový přístup redukuje počet tokenů ve promptu a zároveň umožňuje modelu myslet kreativněji.