CBM（Calibration By Marginalization）が他のキャリブレーション手法よりも優れている理由はいくつかあります。まず第一に、CBMはモデル出力確率p(y|x, t)をより安定した方法で近似することができます。この安定した近似方法はPrompt Selection Score（PSS）計算時に重要です。さらにCBMでは追加情報や特別な入力を必要とせず、「マージナライゼーション」アプローチを使用しており計算コストも低減されています。最後にCBMはPrompt selectionだけでなくAnswer selectionでも効果的であり，その両方向け適用時でも良好なパフォーマンス向上効果が見込まれる点も挙げられます。