FuzzyRuGPT: нечётко-логическое управление русскоязычной языковой моделью
Монография посвящена математическим основам и программной реализации архитектуры больших языковых моделей класса GPT с нечётко-логическим управлением генерацией текста. Рассмотрены токенизация BPE, механизм многоголового самовнимания, архитектура трансформер-блока, предобучение и тонкая настройка. Разработана трилогия нечётко-логических регуляторов и контроллер FuzzyLLM с замкнутой обратной связью. Экспериментально подтверждено снижение энтропии декодирования в 3,1 раза. Точность классификатора спама составляет 95,67%. Код из 219 ячеек воспроизводим без GPU. Работа выполнена при поддержке Государственного задания № 075-03-2026-489.
