نقترح إعادة تصميم بسيطة للمهام الإجابة على الأسئلة ذات الخيارات المتعددة (MCQA) كسلسلة من التصنيفات الثنائية. يتم تنفيذ مهمة MCQA عادةً عن طريق تقييم كل زوج (سؤال، إجابة) مُعَدَّلًا على جميع الأزواج، ثم اختيار الإجابة من الزوج الذي يحقق أعلى درجة. بالنسبة لـ n خيارات إجابة، هذا يعادل نظام تصنيف ذو n فئات حيث تكون فئة واحدة فقط (الإجابة الصحيحة) صحيحة. بدلاً من ذلك، نوضح أن تصنيف (السؤال، الإجابة الصحيحة) كحالات إيجابية و(السؤال، الإجابة الخاطئة) كحالات سلبية هو أكثر فعالية بكثير عبر مختلف النماذج والقواعد البيانات. نظهر فعالية النهج المقترح في مهام مختلفة -- الاستدلال الاستدلالي (Abductive Reasoning)، الإجابة على الأسئلة المتعلقة بالفطنة الشائعة (Commonsense Question Answering)، الإجابة على الأسئلة العلمية (Science Question Answering)، وإكمال الجمل (Sentence Completion). يحقق نموذج DeBERTa للتصنيف الثنائي لدينا أفضل الأداء أو قريبًا منه في لوحات المتصدرين العامة لهذه المهام. يمكن الوصول إلى شفرة المصدر للنهج المقترح على الرابط: https://github.com/declare-lab/TEAM.