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Training Small Language Models for Transferable Tool Selection

Zhaoyi Zhou, Akshayaa Magesh, Jeongyeol Kwon, Artem Kuriksha, Daniel Jiang, Andrea Zanette, Ayush Jain · 2026 · arXiv (Cornell University)

DOI: 10.48550/arxiv.2610.31483 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

French

Comme les agents LLM opèrent sur un ensemble de plus de dix mille outils, la sélection de l'outil approprié pour une instruction utilisateur complexe en plusieurs étapes devient un obstacle central. Les descriptions d'outils ne peuvent pas tous s'adapter au contexte, et les retrievers basés sur la pertinence ne classent que les outils sans savoir quels sont réellement nécessaires. Le travail récent s'appuie plutôt sur des LLM commerciaux propriétaires comme Claude ou ChatGPT pour conduire un retriever, décomposer l'instruction et sélectionner les candidats récupérés. Nous montrons qu'un petit modèle ouvert peut être formé via l'apprentissage du renforcement pour exécuter la même fonctionnalité. Sur ToolBench, un modèle Qwen3

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

As LLM agents operate over corpora of more than ten thousand tools, selecting the right tool for a complex multi-step user instruction becomes a central bottleneck. Tool descriptions cannot all fit in context, and relevance-based retrievers only rank tools without knowing which are actually needed. Recent work instead leverages proprietary commercial LLMs like Claude or ChatGPT to drive a retriever, decomposing the instruction and selecting over retrieved candidates. We show that a small, open model can be trained via reinforcement learning to perform the same functionality. On ToolBench, a Qwen3-8B model post-trained with our recipe outperforms Llama-4-Maverick (402B). In addition, the trained model transfers directly to different retrievers and generalizes to new tool corpora in different domains.

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Topics: Computer science, Selection (genetic algorithm), Artificial intelligence, Rank (graph theory), Language model, Training (meteorology)

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange