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Le refus : ce qu'aucun palmarès ne mesure
Agents-outils sous 2B · N°2

Le refus : ce qu'aucun palmarès ne mesure

Le refus : ce qu’aucun palmarès ne mesure Résumé exécutif Tous les bancs d’appel d’outil que j’ai croisés mesurent la même chose : le modèle appelle-t-il la bonne fonction avec les bons arguments ? Aucun ne mesure l’inverse — sait-il ne PAS appeler ? Mon propre corpus d’entraînement ne le mesurait pas davantage : 1978 exemples, zéro sans appel d’outil. J’ai donc construit 14 cas où la bonne réponse est de se taire, répartis en quatre genres.

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Entraîner le refus : 43 % → 93 %, et ce que ça coûte ailleurs
Agents-outils sous 2B · N°3

Entraîner le refus : 43 % → 93 %, et ce que ça coûte ailleurs

Entraîner le refus : 43 % → 93 %, et ce que ça coûte ailleurs Résumé exécutif Les deux premiers articles de cette série se terminaient sur la même réserve : « aucun LoRA n’a été mesuré ». Le second poussait plus loin — le refus ne se corrige pas par l’invite, il faut l’entraîner — en le présentant comme une hypothèse à éprouver. Elle est éprouvée. 228 exemples de refus et vingt-deux minutes de GPU font passer le taux de refus correct de 42,9 % à 92,9 %, et les demandes dangereuses de 0/6 à 6/6, sans rien coûter à la sélection de fonction.

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