加强符号绑定使得大型语言模型可靠的多选选择器
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内容提要
这篇论文探讨了大型语言模型（如GPT-3）在多项选择题（MCQA）中的表现，提出了PriDe方法以减轻选择偏见，并评估了模型在不同样本设置下的能力。研究发现，文本答案比标记概率更鲁棒，且模型对选项顺序敏感。实验结果显示模型在多项选择任务中的一致性和性能，强调了在使用MCQ评估模型时需谨慎。
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Q&A
PriDe方法是如何减轻选择偏见的？
PriDe方法通过计算先验分布，将选项内容与选项编号分离，从而减轻选择偏见。
大型语言模型在多项选择题中的表现如何？
大型语言模型在多项选择题中表现出较高的准确性，但对选项顺序敏感，且存在选择偏见。
研究发现文本答案的鲁棒性如何？
研究发现文本答案比第一个标记概率更鲁棒，尤其在问题干扰和选项顺序改变时。
在使用多项选择题评估大型语言模型时需要注意什么？
在使用多项选择题评估大型语言模型时需谨慎，特别是要测试模型的任务理解能力。
研究中提到的小型开源模型的表现如何？
分析发现65%的小型开源模型不能理解任务，只有少数模型能正确选择答案。
如何提高大型语言模型在多项选择任务中的性能？
通过调整选项的位置策略和校准预测的方法，可以提高不同模型和评估指标的性能。
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