研究发现，大型语言模型中的多项选择题的选项编号与选择偏见密切相关。提出了一种名为PriDe的新方法，通过计算先验分布解决这一问题，将选项内容与编号分离。PriDe方法无需标签，推断过程中效果和计算效率更高。通过对不同领域样本训练，证明PriDe方法估计的先验分布具有良好的泛化能力，具有实用潜力。