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可信度感知注意力修改
CrAM: Credibility-Aware Attention Modification in LLMs for Combating Misinformation in RAG
发表：2025/4/11
大语言模型微调检索增强推理大语言模型安全机制可信度感知注意力修改大语言模型推理能力增强
本文提出可信度感知注意力修改（CrAM）方法，通过调整大型语言模型关键注意力头的权重，减少低可信度文档对检索增强生成（RAG）的负面影响。实验证明，CrAM在多种模型和数据集上显著提升了对错误信息的抵抗力，优于监督微调。
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