Bilgi Damıtma, doğrulukta önemli bir düşüş yaşanmadan yapay zeka modellerini küçültmenin temel yöntemlerinden biridir, ancak yüksek eğitim maliyetleri yaygın kullanımının önünde her zaman bir engel olmuştur.
Yeni yaklaşımlar, bu tekniği tüm işletmeler için ekonomik ve ölçekte uygulanabilir kılmak amacıyla bilgiyi büyük modellerden küçük modellere aktarma sırasındaki hesaplama yükünü azaltmaya odaklanmaktadır. Bu optimizasyonlar sayesinde daha hafif modeller, operasyonel ortamlarda ağır modellerin yerini daha hızlı alacaktır.