Newest papers

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

Vietnamese

Khi các đại lý LLM hoạt động trên một tập hợp hơn mười ngàn công cụ, việc chọn đúng công cụ cho một hướng dẫn người dùng nhiều bước phức tạp trở thành một chìa khóa trung tâm. Mô tả công cụ không thể tất cả phù hợp với bối cảnh, và những người thu thập dựa trên sự liên quan chỉ xếp hạng các công cụ mà không biết những công cụ thực sự cần thiết. Công việc gần đây thay vào đó tận dụng các LLM thương mại độc quyền như Claude hoặc ChatGPT để lái một người thu thập, phá vỡ hướng dẫn và lựa chọn các ứng cử viên được thu thập. Chúng tôi cho thấy rằng một mô hình nhỏ, mở có thể được đào tạo thông qua việc học tăng cường để thực hiện chức năng tương tự. Trên ToolBench, một mô hình Qwen3-8B sau khi được đào tạo với công thức của chúng tôi vượt qua Llama-4-M

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.

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

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

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