Um LLMs in der Mathematik robuster zu machen, können verschiedene Ansätze verfolgt werden. Einer davon ist die systematische Evaluation und Verbesserung der Modelle über verschiedene mathematische Fähigkeiten hinweg. Dies beinhaltet die Entwicklung von Modellen, die in der Lage sind, mathematische Probleme konsistent und flexibel zu lösen, während sie gleichzeitig gegenüber kleinen Variationen widerstandsfähig bleiben. Es ist wichtig, die Modelle nicht nur auf ihre Leistung auf Standard-Benchmarks zu bewerten, sondern auch auf ihre Fähigkeit, mathematische Probleme unter verschiedenen Bedingungen zu lösen. Darüber hinaus kann die Implementierung von spezifischen Trainingsdatensätzen für mathematische Problemlösungsaufgaben dazu beitragen, die Robustheit von LLMs zu verbessern. Durch die gezielte Schulung auf eine Vielzahl von mathematischen Problemen können die Modelle besser auf unterschiedliche Situationen vorbereitet werden und ihre Leistungsfähigkeit steigern.