設計基準測試以評估大型語言模型（LLM）的理解能力，同時避免基準率效應（Base-Rate Effect）的影響，可以採取以下幾個策略。首先，應該使用多樣化的問題設計，確保問題的內容和結構不會導致某些答案選項因為基準率的偏差而被過度偏好。例如，Nvr-X-MMLU的設計就是一個有效的範例，通過隨機重映射正確答案的標籤，來消除模型在選擇答案時的基準率偏好。此外，應該考慮使用對比性提示（Counterfactual Prompting）來評估模型的理解能力，這種方法可以減少不同答案選項之間的基準率差異，從而更準確地反映模型的真實理解能力。最後，進行多次測試並分析模型在不同問題類型上的表現，可以幫助識別和控制基準率效應的影響，從而提供更可靠的評估結果。