Model Distillation ist eine zentrale Technik, um große Sprachmodelle in kleinere, sparsamere und schnellere Varianten zu verwandeln – ein Schlüssel für Deployment am Edge und in Produktion. Der Beitrag untersucht, warum der Prozess schwieriger ist als oft angenommen: Es geht nicht nur darum, Wissen zu komprimieren, sondern präzise zu identifizieren, welche Fähigkeiten und Trainingssignale der Student-Modell bewahren muss. Das ist eine Frage von praktischer Relevanz für Unternehmen, die KI-Modelle kosteneffizient betreiben wollen, und zugleich ein fundamentales Forschungsproblem.
