chloe-mp 微调 SmolLM2 做 function calling，并审计 xLAM 基准的评分缺陷

作者在 Salesforce/xlam-function-calling-60k 上微调 SmolLM2，135M 全量微调达 21.80%，1.7B LoRA 达 83.47%、QLoRA 达 72.61%，Instruct 起点比 base 起点高 8.4 个点。作者还用 LLM-as-judge 加盲审人类复核审计评测本身，估计约 15.0% 的 exact match 失败是对任何模型都无法产出的参考答案打分，高于此的原始 20.5% 被修正；1.7B 微调模型与 235B 通用模型在 300 例子集上统计上无显著差异。仓库含完整训练、评测、judge 审计脚本与模型和数据集产物。