Biliyin distillə edilməsi dəqiqlikdə ciddi azalma olmadan süni intellekt modellərinin ölçüsünü kiçiltmək üçün əsas üsullardan biridir, lakin yüksək təlim xərcləri onun geniş istifadəsinə hər zaman maneə olmuşdur.
Yeni yanaşmalar bu texnikanı bütün bizneslər üçün qənaətcil və geniş miqyasda tətbiq oluna bilən etmək üçün biliyin böyük modellərdən kiçik modellərə ötürülməsi zamanı hesablama yükünü azaltmağa yönəlmişdir. Bu optimallaşdırmalar sayəsində daha yüngül modellər əməliyyat mühitlərində ağır modelləri daha sürətlə əvəz edəcəkdir.