HW2-supervised — дообученная на датасете PIQA модель openai-community/gpt2, опубликованная автором репозитория. Это плотная авторегрессионная модель GPT-2 для генерации продолжения текста по текстовому запросу; она ориентирована на англоязычные задания PIQA, связанные с физическим здравым смыслом и выбором решения бытовых задач. Модель использует Transformers, веса представлены в формате safetensors, максимальная длина контекста — 1024 токена. Лицензия — MIT.

Модель подходит для экспериментов с генерацией ответов на вопросы PIQA и для изучения дообучения GPT-2 на задачах физического здравого смысла. Карточка не содержит результатов оценки или подробностей обучения, поэтому качество ответов и пригодность для более широких сценариев не подтверждены.