是的，Booster可以與其他對齊階段解決方案（如Vaccine）進行組合，以獲得更好的防禦效果。根據文獻，Booster的設計理念與Vaccine不同，Booster專注於利用有害數據模擬有害擾動，而Vaccine則關注於減少隱藏的嵌入漂移。這兩種方法的結合可以互補彼此的優勢，從而提高模型的整體安全性。
具體來說，結合Booster和Vaccine的策略可以包括：
共同訓練：在對齊階段同時應用Booster的正則化和Vaccine的嵌入漂移防護，這樣可以在減少有害損失的同時，保持嵌入的穩定性。
多任務學習：設計一個多任務學習框架，讓模型在訓練過程中同時學習Booster和Vaccine的目標，這樣可以提高模型的泛化能力和對抗能力。
性能評估：在實驗中評估Booster和Vaccine的組合效果，通過比較單獨使用和組合使用的結果，來確定最佳的防禦策略。