根据 HuggingFace Transformer 的网站（https://huggingface.co/transformers/model_doc/gpt2.html#gpt2doubleheadsmodel），GPT2DoubleHeadsModel（不是GPT2LMHeadModel而是GPT2DoubleHeadsModel）是具有语言建模和多项选择分类的 GPT-2 转换器模型领先于例如 RocStories/SWAG 任务。
这是否意味着我们可以使用GPT2DoubleHeadsModel来处理非基于多项选择的语言建模任务（即下一个单词预测）以及多项选择问题，而无需对其头部进行任何调整？或者如果我想做非基于多项选择的下一个单词预测，我是否需要调整 GPT2DoubleHeadsModel 的头部，因为GPT2DoubleHeadsModel仅用于回答多项选择类型的问题？
我对此有点困惑，因为我从阅读您的 GPT-2 论文中得到的印象是 GPT-2 使用语言建模过程来处理每种类型的语言任务（因此 GPT-2 将只有常规语言建模负责人顶部），但名称“ GPT2DoubleHeadsModel ”似乎表明我需要针对不同类型的语言任务调整此 GPT-2 的头部。
谢谢，