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GRADA: A Graph-Based Re-Ranker for Adversarial Document Attacks
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种基于图的重排序方法（GRADA），旨在应对检索增强生成框架中的对抗文档攻击。实验结果表明，该方法将攻击成功率降低至80%，且仅造成微小的准确度损失。
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关键要点
- 该研究提出了一种基于图的重排序方法（GRADA），旨在应对检索增强生成框架中的对抗文档攻击。
- GRADA方法能够将攻击成功率降低至80%，且仅造成微小的准确度损失。
- 研究通过对多个大型语言模型的实验评估，验证了该方法在自然问题数据集上的有效性。
- 检索增强生成框架通过整合外部知识来提高大型语言模型的准确性，克服模型固有知识的局限性。
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