最近，大型语言模型作为各种自然语言理解和图像分类任务的强大工具而出现。然而，这些语言模型存在一些挑战，特别是在输入方面存在提示脆弱性和多个偏见。这些偏见可能来自格式选择、词汇选择以及用于上下文学习的示例。这些问题可能导致性能的意外下降，因此必须有效地解决。
为了解决这些挑战，现有的工作提出了校准方法以减轻偏见并恢复语言模型性能。这些方法致力于更统一地看待问题并解决其细微之处。需要这样的解决方案的原因在于语言模型对提示方式非常敏感，它们的预测可能受到模板和词汇选择、ICL示例的顺序和内容的影响。
一组谷歌研究人员提出了一种名为批次校准（BC）的新方法。BC是一种直观简便的方法，针对批处理输入中的明确上下文偏见。与其他校准方法不同，BC是一种零样本方法，仅在推断阶段应用，额外的计算成本最小。这种方法可以扩展为几次样本设置，使其能够从标记数据中适应和学习上下文偏见。
通过对十多个自然语言理解和图像分类任务进行广泛实验，证明了BC的有效性。在零样本和几次样本学习情况下，BC优于先前的校准基线。BC在设计上的简洁性以及从有限标记数据中学习的能力使其成为解决语言模型中的提示脆弱性和偏见的实用解决方案。
通过这些实验获得的度量指标显示，BC提供了最先进的性能，使其成为与语言模型合作的人士的有希望的解决方案。通过减轻偏见和提高鲁棒性，BC简化了提示工程的过程，并为这些强大语言模型的性能提供更高效、可靠的表现。
总之，批次校准（BC）等创新校准方法有效地解决了大型语言模型中提示脆弱性和偏见的挑战。这些方法提供了一种统一的方法来减轻上下文偏见并改善语言模型性能。随着自然语言理解和图像分类的不断发展，像BC这样的解决方案在发挥LLM的全部潜力的同时，最大限度地减少了偏见和脆弱性对其响应的影响。