При авторегрессионной генерации текста языковыми моделями (LLM) выбор следующего токена выполняется функцией Softmax с фиксированным коэффициентом декодирования, равным единице и одинаковым для всех шагов генерации и типов текста. Такой подход не учитывает динамически изменяющиеся лингвистические характеристики формируемого контекста. Например, текст с высоким лексическим разнообразием нуждается в высокой избирательности: значение коэффициента декодирования должно быть малым. Монотонный повторяющийся контекст требует сглаживания распределения: значение коэффициента декодирования должно быть большим.

Предложен нечеткий регулятор вычисления коэффициента избирательности декодирования, построенный с использованием двух лингвистических признаков, а именно лексического разнообразия сформированного контекста и энтропии Шеннона распределения вероятностей на предшествующем шаге. Нечеткий регулятор реализован на алгоритме Мамдани с базой из девяти нечетко-логических правил и дефаззификатором на основе метода центра тяжести. Эффективность предложенного подхода заключается в том, что для терминологически насыщенного текста нечеткий регулятор снижает энтропию Шеннона распределения вероятностей более чем в 20 раз по сравнению со стандартным подходом.