個人化方法除了提高模型準確性外，還能帶來多方面的好處。首先，個人化能夠顯著提升用戶體驗，因為模型能夠根據用戶的歷史數據和偏好提供更相關的預測和建議，從而增強用戶的參與感和滿意度。其次，通過使用更小的模型進行個人化，特別是在 Knowledge Distillation 的應用中，可以降低計算資源的消耗，這對於邊緣設備尤為重要，因為這些設備通常受限於計算能力和電池壽命。此外，個人化還能促進商業收益的增長，因為更精確的推薦系統能夠提高客戶的滿意度和忠誠度，最終促進業務的增長。因此，個人化方法在提升模型性能的同時，還能為用戶和企業帶來額外的價值。