Die Robustheit von LLMs in der Mathematik hat direkte Auswirkungen auf ihre Anwendbarkeit in der Praxis. Wenn LLMs nicht robust genug sind, um mathematische Probleme unter verschiedenen Bedingungen zu lösen, kann dies zu Fehlern und unzuverlässigen Ergebnissen führen. In der Praxis ist es entscheidend, dass LLMs in der Lage sind, mathematische Probleme korrekt und konsistent zu lösen, unabhängig von kleinen Variationen oder Störungen in den Eingabedaten. Eine hohe Robustheit von LLMs bedeutet, dass sie zuverlässige Ergebnisse liefern und in verschiedenen mathematischen Anwendungen eingesetzt werden können, sei es in der Forschung, im Bildungsbereich oder in der Industrie. Durch die Verbesserung der Robustheit von LLMs können ihre Anwendungen erweitert und ihr Nutzen in verschiedenen Bereichen gesteigert werden.