تُقدّم البنية الشرطية حسب المهمة ميزة في كفاءة المعلمات، لكنها تُظهر أداءً أقل مقارنةً بالأساليب المتقدمة ذات المتعدّد الفاصل (multi-decoder). وتمثّل مسألة التوازن بين الأداء واستهلاك المعلمات مشكلة مهمة وصعبة. في هذه الورقة، نقدّم نموذجًا بسيطًا وخفيف الوزن يُدعى "Transformer موجه بالمسار (Prompt Guided Transformer - PGT)" بهدف تحسين هذا التحدي. تعتمد طريقة عملنا على تصميم كتلة Transformer موجهة بالمسار (Prompt-conditioned Transformer block)، التي تدمج مسارات مخصصة للمهام ضمن آلية الانتباه الذاتي (self-attention) لتحقيق نمذجة الاعتماديات الشاملة والتكيف الفعّال من حيث المعلمات عبر مهام متعددة. تُدمج هذه الكتلة في كل من المُشفّر المشترك (shared encoder) والفاصل (decoder)، مما يعزز القدرة على استخلاص السمات الداخلية بين المهام (intra-task) والخارجية بين المهام (inter-task). علاوةً على ذلك، قمنا بتصميم فاصل خفيف الوزن يقلّل بشكل إضافي من عدد المعلمات، حيث يُشكّل فقط 2.7% من إجمالي عدد معلمات النموذج. أظهرت التجارب الواسعة على معياري التنبؤ الكثيف متعدد المهام PASCAL-Context وNYUD-v2 أن نهجنا يحقق نتائج منافسة على مستوى الحد الأقصى بين الطرق الشرطية حسب المهمة، مع استخدام عدد أقل من المعلمات، ويحافظ على توازن ملحوظ بين الأداء وحجم النموذج.