除了基準率效應，大型語言模型在基準測試中可能存在多種其他策略性偏好。首先，模型可能會受到答案位置的影響，即某些答案選項因為在列表中的位置而被偏好。例如，模型可能傾向於選擇列表中的第一個選項，這種現象在多選題中尤為明顯。其次，模型可能會受到答案長度的影響，較長的答案選項可能會被認為更具說服力或更正確。此外，模型還可能會受到答案的數字異常（numeric outliers）影響，特別是在涉及數字計算或比較的問題中。這些策略性偏好可能會導致模型在基準測試中的表現不如預期，並且可能會扭曲對模型理解能力的評估。