Некоторые преимущества использования дистилляции данных в задачах машинного обучения:

• Экономия ресурсов. 5 Обучение крупных моделей с нуля требует огромных вычислительных мощностей и затрат. 5 Дистилляция позволяет создавать эффективные модели с меньшими затратами. 5
• Компактность. 5 Модели меньше по размеру и быстрее работают, что делает их более подходящими для использования на устройствах с ограниченными ресурсами, таких как смартфоны или встраиваемые системы. 5
• Высокая производительность. 5 Несмотря на меньший размер, модели могут сохранять высокую производительность, близкую к исходным. 5
• Снижение латентности. 2 Благодаря меньшему размеру и более простой архитектуре модели могут обрабатывать запросы быстрее. 2