隐匿排名:通过隐秘提示优化操纵大型语言模型排名

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内容提要

本研究提出StealthRank方法,旨在解决大型语言模型在信息检索中的对抗性排名操纵问题。该方法通过能量优化和Langevin动态生成隐匿提示序列,悄然影响排名机制,展现出优于现有基线的隐秘性和有效性。

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