استفاد من إعادة صياغة الصياغة على نطاق واسع من التقدم الأخير في تصميم الأهداف التدريبية والبنية النموذجية. ومع ذلك، تركز الاستكشافات السابقة إلى حد كبير على الأساليب الخاضعة للإشراف، والتي تتطلب كمية كبيرة من البيانات المسمى ذات مكلفة لجمعها. لمعالجة هذا العيب، نعتمد نهجا للتعلم ونقله واقتراح خط أنابيب التدريب الذي يتيح نماذج اللغة المدربة مسبقا لتوليد أول اتصالات عالية الجودة في إعداد غير محدد. تتكون وصفة لدينا من تكيف المهام والإشراف الذاتي وخوارزمية فك التشفير الجديدة المسماة حظر ديناميكي (DB). لفرض نموذج سطح متغاضي عن الإدخال، كلما أن نموذج اللغة ينبعث رمز رمزي موجود في تسلسل المصدر، يمنع DB النموذج من إخراج الرمز المميز اللاحق للمصدر خطوة الجيل التالي. نظرا للتقييمات التلقائية والإنسانية أن نهجنا يحقق أداء حديثة من كل من زوج السؤال Quora (QQP) ومجموعات بيانات Paranmt قوية لتحويل المجال بين مجموعة بيانات التوزيعات المميزة. نحن نوضح أيضا تحويلاتنا النموذجية إلى إعادة صياغة لغات أخرى دون أي رسوم إضافية.