В данной статье представлен метод оптимизации абстрактного суммирования текста путем дообучения модели PEGASUS на корпусе данных XL-Sum на английском языке. Цель состоит в том, чтобы превзойти показатели базовой модели mT5 при генерации кратких резюме, которые передают ключевые идеи, а не просто извлекают предложения. Сгенерированные резюме оцениваются с помощью метрики ROUGE, которая сравнивает автоматически созданные результаты с референсами, созданными человеком. В исследовании утверждается, что дообученная модель PEGASUS достигает лучших результатов на этом конкретном наборе данных. Количественный анализ показывает улучшение показателя ROUGE-1 на 4,04% по сравнению с базовой моделью. Кроме того, модель демонстрирует значительное увеличение показателя ROUGE-2 на 15,25%. Наконец, зафиксировано улучшение показателя ROUGE-L на 3,39%, что подтверждает эффективность подхода дообучения.