تزايد نماذج اللغة المدربة مسبقا للمحولات أداء أنظمة حوار المجال المفتوح. Works Prefer Works Simply القائمة على تحويلات قائمة مدربة مسبقا لتوليد النصوص ذات السمات المرغوبة في نهجين عامين: (1) الأساليب القائمة على التدرج: تحديث جميع التمثيلات الكامنة للنماذج المدربة مسبقا مع تدرجات من نماذج السمة؛ (2) طرق فك التشفير المرجح: إعادة ترتيب المرشحين من النماذج المدربة مسبقا مع وظائف السمة. ومع ذلك، تؤدي الأساليب المستندة إلى التدرج إلى تكلفة حساب مرتفعة ويمكن بسهولة الحصول عليها بسهولة على مجموعات تدريبية صغيرة، في حين أن طرق فك التشفير المرجحة تعاني بطبيعتها بطبيعتها النموذج المتدرب المحلي المنخفض. في هذا العمل، نقترح نهجا جديدا للتحكم في جيل النماذج اللغوية المدربة مسبقا للمحولات: الإطار Sidecontrol، الذي يهدف إلى فقدان سمات التحكم الجديدة لفقدان إشارات تحكم مفيدة، ويبضاها تؤدي جيدا مع التدريب المحدود للغاية عينات. نقوم بتقييم أسلوبنا المقترح في مجموعات بيانات الحوار المفتوح للمجال المفتوحة، وتظهر النتائج أن إطار Sidecontrol يحتوي على مكافحة تحكم أفضل، وجودة جيل أعلى وكفاءة أفضل عينة من خطوط الأساس القائمة على التدرج والموزن.