حدد الباحثون عدم توازن في السلوك أثناء التقدير على السياسة متعدد المعلمين حيث يؤدي التقدير العام للمعرفة الأساسي (vanilla) إلى جعل النماذج تستدعي الأدوات بشكل مفرط رغم تحسن الاسترجاع. ولمعالجة ذلك، اقترحوا Soft Clamp، وهي طريقة معايرة تباعد لكل رمز تضغط ديناميكيًا على تباعد Jensen-Shannon المتطرف على مستوى الرموز مع الحفاظ على تدرجات غير صفرية.
- يقلل Soft Clamp من الإفراط في استدعاء الأدوات من 13.7% إلى 9.0% على APIGen-MT مقارنة بـ GKD الأساسي.
- تتطابق الطريقة مع دقة اتخاذ القرار للتقدير العام للمعرفة الأساسي.
- في تشخيصات BFCL متعددة الأدوار، يقلل Soft Clamp من حلقات استدعاء الأدوات والاستدعاءات المتكررة بين متغيرات GKD.
تشير هذه النتائج إلى أنه ينبغي للتقدير على السياسة متعدد المعلمين مراقبة أين تعمل إشارات المعلمين على مواقع مستوى الرمز المحلية بدلاً من الاعتماد فقط على مقاييس الخسارة المجمعة.