إن توفير نماذج اللغة المحددة مسبقا مع أوصاف مهمة بسيطة في اللغة الطبيعية تمكنهم من حل بعض المهام بطريقة غير منشأة بالكامل. علاوة على ذلك، عند دمج التعلم المنتظم من الأمثلة، فإن هذه الفكرة تنتج نتائج قليلة رائعة لمجموعة واسعة من مهام تصنيف النص. كما أنه اتجاه واعد في تحسين كفاءة البيانات في الإعدادات الاسرد، ولكن هناك العديد من التحديات لاستخدام مزيج من أوصاف المهام والتعلم القائم على المثال لتوليد النص. على وجه الخصوص، من الأهمية بمكان العثور على أوصاف المهام سهلة الفهم للنموذج المحدد مسبقا وتأكد من أنه يستخدم بالفعل منهم؛ علاوة على ذلك، يجب تنفيذ تدابير فعالة ضد التجاوز. في هذه الورقة، نظير على كيفية معالجة هذه التحديات: نقدم Genet، وهي طريقة للجيل النصي الذي يستند إلى تدريب استغلال النمط، وهو نهج حديث للجمع بين التعليمات النصية مع التعلم الإشراف الذي يعمل فقط من أجل تصنيف المهام. في العديد من مجموعات بيانات التلخيص وجيل النتائج، تقدم Genet تحسينات متسقة على خطوط خطوط خطوط خطوط خطوط قليلة في إعدادات قليلة.