大规模语言模型（Large Language Models, LLMs）在众多自然语言理解与生成任务中表现出色。我们观察到，LLMs 在视频问答（Video Question Answering, VideoQA）任务中能够有效利用语言捷径（linguistic shortcuts）进行时间与因果推理。然而，这类先验知识往往导致模型在 VideoQA 任务中表现欠佳，因为模型过度依赖问题本身，即产生语言偏差（linguistic bias），而忽视了视觉内容信息。这种现象也被称为“脱离语境的猜测”（ungrounded guesses）或“幻觉”（hallucinations）。为在充分利用 LLM 先验知识的同时缓解上述问题，我们提出一种新颖的框架——Flipped-VQA。该框架通过将输入源对与目标标签进行反转，促使模型学习所有 $\langle$视频 V, 问题 Q, 答案 A$\rangle$ 三元组之间的复杂关系：具体而言，模型需分别基于 VQ、VA 和 QA 三类配对，预测 A、Q 和 V。这种双向建模机制有助于增强模型对多模态信息的联合理解，降低对问题的过度依赖。本文中，我们将 Flipped-VQA 框架应用于 LLaMA 模型，构建了 LLaMA-VQA，并在五个具有挑战性的 VideoQA 基准测试上均取得了优于现有基于 LLM 与非 LLM 方法的性能表现。此外，Flipped-VQA 具有良好的通用性，可适配多种主流 LLM（如 OPT 和 GPT-J），并在各类模型上均实现性能稳定提升。实验结果表明，Flipped-VQA 不仅增强了对语言捷径的有效利用，还显著缓解了因语言偏差导致的错误答案问题，使模型更关注视觉内容，提升推理的可靠性。代码已开源，访问地址为：https://github.com/mlvlab/Flipped-VQA。