Bài báo này giới thiệu hai đóng góp quan trọng để giải quyết vấn đề về khiếu nại về cơ sở trong một bối cảnh nhất định. Cơ sở có nghĩa là với một bối cảnh (tài liệu) và khiếu nại, có ít nhất một bằng chứng trong tài liệu hỗ trợ cho khiếu nại. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày Paladin-mini, một mô hình phân loại mã nguồn mở nhỏ (3,8 tỷ tham số) được thiết kế để có hiệu suất mạnh mẽ trong các tình huống thực tế (được sử dụng để dán nhãn dữ liệu là có cơ sở hoặc không có cơ sở) và grounding-benchmark, một tập dữ liệu đánh giá mới được thiết kế để đánh giá hiệu suất của nó trên các tác vụ suy luận quan trọng. Chúng tôi cũng trình bày kết quả của Paladin-mini so với các kỹ thuật tiên tiến, chia sẻ các kết quả rõ ràng và có thể tái tạo.
