distributionally-robust

本文提出一种用于LLM对齐的分布鲁棒列表级偏好优化方法，处理排序标签不确定性，具有可处理的目标函数和强收敛性保证。

本文提出了一种使用block Lewis weights进行组分布鲁棒最小二乘回归的算法，与内点法相比实现了改进的复杂度。它还提供了在平均损失和鲁棒损失之间进行插值的算法。