Die Einführung einer robusten Verlustfunktion in rDPO könnte potenzielle Nachteile mit sich bringen, insbesondere in Bezug auf die Komplexität und Berechnungskosten des Trainingsprozesses. Da die robuste Verlustfunktion darauf abzielt, mit Rauschen in den Daten umzugehen, könnte dies zu einer erhöhten Rechenleistung und einem längeren Trainingsprozess führen. Darüber hinaus könnte die Einführung einer robusten Verlustfunktion die Interpretierbarkeit des Modells beeinträchtigen, da die zusätzlichen Anpassungen möglicherweise schwer nachvollziehbar sind. Es ist wichtig, diese potenziellen Nachteile sorgfältig abzuwägen und sicherzustellen, dass die Vorteile der Robustheit die zusätzlichen Kosten und Komplexitäten rechtfertigen.