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Can Language Models Learn When to Abstain? Policy Learning and Calibrated Answer Selection
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Researchers trained answer selectors to help language models decide when to abstain from answering factual questions instead of guessing incorrectly.
- Pourquoi ça compte
- Relevant for engineers building QA systems where wrong answers cause more harm than admitting uncertainty on factual retrieval tasks.
- Vigilance
- Performance varies dramatically across datasets. TriviaQA shows gains but NQ-Open still prefers always abstaining, indicating poor generalization.
- language model
- rag
- qwen
Les patterns derrière cette actualité
- Tool Retrieval (Tool RAG)
- Query Transformation Retrieval
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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