في هذا العمل، نقوم بتصميم نموذج نهاية إلى نهاية لتوليد الشعر على أساس نماذج لغة الشبكة العصبية المتكررة مشروطة (RNN) تهدف إلى تعلم الميزات الأسلوبية (طول القصيدة والشعور والتقاليد والتقييم) من الأمثلة وحدها.نعرض أن هذا النموذج يتعلم بنجاح معنى "الطول والشعور، حيث يمكننا التحكم في ذلك لتوليد أطول أو أقصر بالإضافة إلى قصائد أكثر إيجابية أو أكثر سلبية.ومع ذلك، فإن النموذج لا يفهم الظواهر الصوتية مثل الجناس والقفا، ولكن بدلا من ذلك يغمر الإشارات الإحصائية ذات المستوى المنخفض.الأسباب المحتملة تشمل حجم بيانات التدريب، وتردد منخفض نسبيا وصعوبة هذه الظواهر الصربية وكذلك التحيزات النموذجية.نظهر أن نماذج GPT-2 الأخيرة لديها أيضا مشاكل في تعلم ظواهر soblexical مثل القافية من الأمثلة وحدها.