AI模型知识蒸馏技术支持协议合同范本

AI模型知识蒸馏技术支持协议

协议编号： [由甲方在签订时填写]

签订日期： [年] [月] [日]

签订地点： [具体地点]

甲方（委托方）： [甲方全称]

• 法定代表人/授权代表： [姓名]
• 职务： [职务]
• 住所： [详细地址]
• 统一社会信用代码： [统一社会信用代码]
• 联系电话： [电话号码]
• 电子邮箱： [电子邮箱地址]

乙方（受托方）： [乙方全称]

• 法定代表人/授权代表： [姓名]
• 职务： [职务]
• 住所： [详细地址]
• 统一社会信用代码： [统一社会信用代码]
• 联系电话： [电话号码]
• 电子邮箱： [电子邮箱地址]

鉴于：

1. 甲方在[具体行业/领域，例如：智能客服、图像识别、自然语言处理等]拥有业务需求，需要提升现有AI模型（以下简称“目标模型”）的性能和效率，并明确该业务需求对模型性能的具体要求，例如：提高客户服务响应速度、提升图像识别准确率、增强自然语言处理的语义理解能力。
2. 乙方在AI模型知识蒸馏技术领域拥有专业技术和经验，能够为甲方提供相应的技术支持服务，并承诺其技术团队具备相应的资质和能力。
3. 双方本着平等互利、诚实信用的原则，经友好协商，达成如下协议，以资共同遵守。

第一条 定义

除非本协议另有明确规定，下列术语应具有以下含义：

1. 知识蒸馏： 指一种模型压缩技术，通过将一个大型、复杂的模型（“教师模型”）的知识迁移到一个小型、简单的模型（“学生模型”）中，使学生模型在保持较高精度的同时，降低计算复杂度和存储空间需求，提高推理速度。其原理是通过模仿教师模型的输出或中间层特征，引导学生模型学习到更泛化的知识表示。
2. 教师模型： 指具有较高精度和泛化能力的、用于指导学生模型训练的预训练模型。在本协议中，特指[明确教师模型的具体名称和版本号，例如：BERT-large v2.0]，并提供该模型的详细技术文档链接或附件。
3. 学生模型： 指通过知识蒸馏技术从教师模型中学习知识的目标模型。在本协议中，特指[明确学生模型的具体名称和版本号，例如：DistilBERT v1.0]，并提供该模型的详细技术文档链接或附件。
4. 数据集： 指用于训练和评估AI模型的数据集合。在本协议中，包括：
   • 训练集： 用于训练学生模型的数据集，包含[具体数量，例如：100,000]条标注数据，数据格式为[具体格式，例如：JSON格式，每条数据包含“输入文本”和“标签”字段]。数据来源为[详细说明数据来源，并确保数据来源合法]。数据标注的准确率不低于[具体数值，例如：99.9%]。

验证集： 用于在训练过程中评估学生模型性能、调整超参数和防止过拟合的数据集，包含[具体数量，例如：10,000]条标注数据，数据格式与训练集相同。数据来源为[详细说明数据来源，并确保数据来源合法]。数据标注的准确率不低于[具体数值，例如：99.9%]。验证集应