Разработка модернизированной системы анализа ошибок с применением методов квантизации и дистилляции нейронных сетей

Объектом разработки являет нейросетевая модель для исправления грамматических ошибок в тексте на английском языке, различной степени сложности. Целью является реализация нейросети для исправления грамматических ошибок, исследование и применение методов компрессии(дистилляции и квантизации) для нейронной сети T5. В ходе выполнения работы был реализована и обучена нейросеть на базе архитектуры T5, проведены исследования методов квантизации и дистилляции нейронных сетей на базе архитектуре T5 и выбраны оптимальные алгоритмы для нашей задачи, что улучшило время работы алгоритма в 7 раз и уменьшило количество занимаемого места на диске в 9 раз. Так же удалось добиться качества модели превосходящие лучшие или близкое к лучшему качеству существующих на данный момент нейросетевых моделей для исправления грамматических ошибок на бенчмарках BEA и JFLEG. Также модель была внедрена в демонстрационный веб сайт. Полученная модель может быть внедрена и использоваться на мобильных устройствах или компьютерах пользователей, в виду свой высокой эффективности работы, и использоваться по прямому назначению. Объем выпускной квалификационной работы – 39 страниц, количество иллюстраций – 27, количество таблиц – 0, количество использованных источников – 30.