鲁棒性指的是模型在面对输入的扰动时能够保持其性能的能力。例如，一个鲁棒的模型应该能够在问题被稍微改写或包含轻微的打字错误的情况下，仍然能够正确地回答问题。鲁棒性对于实际应用特别重要，因为输入往往是嘈杂的或具有敌意的。在语言模型的背景下，可以通过扰动输入文本并测量模型输出的变化来评估鲁棒性。
鲁棒性的概念不仅限于计算机科学和机器学习领域，它还广泛应用于控制科学、信号处理、图像处理等多个领域。在这些领域中，系统或算法的鲁棒性是其性能评估的重要指标之一。
