本研究分析了数据集制图在SQuAD数据集上对抽取式问答的影响，结果显示其对模型的泛化能力和对抗鲁棒性几乎没有提升。

本文研究了大型语言模型中的位置偏见问题，提出通过调整位置隐状态和使用零样本去偏置框架来减轻偏见。实验结果表明，这些方法有效提升了模型在长上下文和抽取式问答任务中的表现，改善了模型对位置的理解和利用。