要進一步提高Booster在有害數據比例較高時的防禦性能，可以考慮以下幾個策略：
調整正則化強度λ：根據實驗結果，正則化強度λ的選擇對Booster的性能有顯著影響。適當調整λ的值，可以在減少有害損失的同時，保持模型的對齊性能。過高或過低的λ都可能導致性能下降，因此需要進行細緻的超參數調整。
增強有害數據的多樣性：在對齊階段使用的有害數據集應該涵蓋更廣泛的有害情境，以提高模型對不同類型有害數據的抵抗力。這可以通過擴展有害數據集的來源和範疇來實現。
結合其他防禦技術：可以考慮將Booster與其他對齊階段解決方案（如Vaccine）結合使用。這樣可以利用Vaccine的嵌入漂移防護機制，進一步增強Booster的防禦效果。
引入自適應學習率：在訓練過程中，根據模型的表現動態調整學習率，可能有助於提高模型在面對高比例有害數據時的穩定性和防禦能力。
進行多階段訓練：在對齊階段和微調階段之間引入一個中間階段，專門針對有害數據進行訓練，這樣可以使模型在面對有害數據時更加穩健。