diff --git a/README.md b/README.md
index 106aaf0..6e150fa 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -6,7 +6,7 @@
 
 Проект организован как монорепозиторий с использованием **uv** workspace:
 
-- **`llm`** — основная библиотека с реализацией архитектур LLM
+- **`llm`** — основная библиотека с реализацией архитектур LLM (GPT, GPT-2)
 - **`hf-proxy`** — адаптер для интеграции с HuggingFace
 - **`experiments`** — скрипты обучения и экспериментов
 - **`notebooks`** — исследовательские ноутбуки
@@ -30,8 +30,9 @@ llm-arch-research/
 │       │   ├── feed_forward.py
 │       │   ├── token_embeddings.py
 │       │   └── positional_embeddings.py
-│       ├── models/gpt/   # GPT реализация
+│       ├── models/gpt/   # GPT и GPT-2 реализация
 │       │   ├── gpt.py
+│       │   ├── gpt2.py
 │       │   └── __init__.py
 │       ├── training/     # утилиты обучения
 │       │   ├── dataset.py
@@ -103,11 +104,11 @@ uv run python experiments/hf_integration/generate_with_hf_tools.py
 ### Использование в коде
 
 ```python
-from llm.models.gpt import GPT
+from llm.models.gpt import GPT, GPT2
 from llm.tokenizers import BPETokenizer
 from hf_proxy import HFAdapter, HFTokenizerAdapter
 
-# Создание модели
+# Создание GPT модели
 config = {
     "vocab_size": 50257,
     "embed_dim": 256,
@@ -118,6 +119,17 @@ config = {
 }
 model = GPT(config)
 
+# Создание GPT-2 модели (пример)
+gpt2_config = {
+    "vocab_size": 50257,
+    "embed_dim": 768,
+    "num_heads": 12,
+    "num_layers": 12,
+    "max_position_embeddings": 1024,
+    "dropout": 0.1
+}
+gpt2_model = GPT2(gpt2_config)
+
 # Генерация текста
 generated = model.generate(
     input_ids, 
@@ -190,12 +202,13 @@ dependencies = [
 
 ## 🎯 Реализованные возможности
 
-### Архитектура GPT
+### Архитектуры GPT и GPT-2
 - ✅ Токенные и позиционные эмбеддинги
 - ✅ Многоголовое внимание с causal mask
 - ✅ Декодерные блоки с residual connections
 - ✅ Layer normalization
 - ✅ Dropout регуляризация
+- ✅ Отдельные реализации GPT и GPT-2 (различия в масштабе и деталях архитектуры)
 
 ### Генерация текста
 - ✅ Жадный поиск (greedy decoding)