研究从鞅属性分析大语言模型的背景学习是否为贝叶斯推断，发现背景学习不符合贝叶斯假设。实验验证了鞅属性在交换数据的贝叶斯学习系统中的重要性，并检查了LLM中的不确定性变化。

研究发现，大型语言模型的性能受到选择式推理的思维方式和背景学习的影响。有监督微调可以减少推理偏差，提高模型的一致性。

本研究探讨了基于背景学习的评估器在自然语言生成方面的多维度评估，发现其与基于训练集的评估器在文本摘要等维度上具有同等效力和竞争力。研究还发现，在确定和选择上下文示例因素的影响下，基于背景学习的评估器在评估大型语言模型的零样本总结时也很有效。