LLM সরাসরি শ্রেণীকর্তা হিসেবে ব্যবহার করলে গড় লেবেল তৈরি হয়, নির্ভরযোগ্য校准ের অভাব, সংগঠিত ডেটা এবং অসংগঠিত পাঠের সাথে সমন্বয় করার সমস্যা, এবং কোনো প্রম্পট উপাদান যা সিদ্ধান্ত গ্রহণকে প্রভাবিত করে তার ব্যাখ্যাৰহিত। LLM-তে অন্তর্নিহিত পূর্বপুরুষও থাকে যা লক্ষ্য人口的 শ্রেণী বিতরণ সাথে মেলে না।

সমাধান হলো LLM আউটপুটকে ঐতিহ্য মেশিন লার্নিং ফ্রেমওয়ার্কে বৈশিষ্ট্য হিসেবে নেওয়া। LLM verdict-with logistic regression — p(y=1|x) = σ(α + β·LLM(x)) — recovers calibrated probabilities, enabling principled threshold control for precision-recall tradeoffs. Training on labeled data adapts the model to the specific population baseline and allows incorporation of additional structured covariates. Reweighting examples can further target different distributions of interest.