本研究提出了RobustFT框架，旨在解决大型语言模型在实际应用中的数据噪声问题。通过多专家协作系统进行噪声检测，并采用上下文增强策略去噪，实验结果表明该框架在噪声环境下表现优异。

本文介绍了提高机器学习模型对抗性鲁棒性的方法，包括CITRUS、Text-CRS和APT等。这些方法利用随机平滑、上下文增强和对比学习等技术，显著提升了模型在噪声输入和对抗攻击下的准确性和鲁棒性，展示了在自然语言处理和文本生成任务中的应用潜力。