Die Robustheit von rDPO könnte sich positiv auf andere Anwendungen von Sprachmodellen auswirken, insbesondere in Situationen, in denen das Training mit unvollständigen oder fehlerhaften Daten erfolgt. Durch die Verwendung einer robusten Verlustfunktion kann rDPO besser mit Rauschen und Ungenauigkeiten in den Präferenzdaten umgehen, was zu zuverlässigeren und konsistenteren Modellen führen kann. Dies könnte insbesondere in Echtzeit-Anwendungen oder in Umgebungen mit begrenzten oder unvollständigen Daten von Vorteil sein. Darüber hinaus könnte die Robustheit von rDPO dazu beitragen, die allgemeine Leistung und Zuverlässigkeit von Sprachmodellen in verschiedenen Anwendungsbereichen zu verbessern.