除了自適應溫度縮放（ATS）之外，還有多種方法可以用於提高經過強化學習人類反饋（RLHF）後的大型語言模型（LLM）的校準性能。這些方法包括：
基本溫度縮放（Temperature Scaling）：這是一種常見的校準技術，通過應用單一的溫度參數來調整模型的輸出概率。雖然這種方法在某些情況下有效，但它假設所有輸入的校準需求是均勻的，這在複雜的模型中往往不成立。
Platt縮放（Platt Scaling）：這種方法通過擬合一個邏輯回歸模型來調整模型的輸出概率，通常用於二分類問題，但也可以擴展到多分類問題。
標籤平滑（Label Smoothing）：這種技術通過在訓練過程中對真實標籤進行平滑處理，來減少模型的過度自信，從而提高校準性能。
向量縮放（Vector Scaling）：這種方法使用一個對角矩陣來調整每個類別的概率，雖然它比基本溫度縮放更靈活，但在計算上可能會更複雜。
混合縮放（Scaling Binning）：這種方法通過將預測的概率分成不同的區間來進行校準，並對每個區間進行調整，以提高整體的校準性能。
這些方法各有優缺點，選擇合適的校準技術取決於具體的應用場景和模型特性。