要約：
- LLM/RAGのパフォーマンスに大きな影響を与える10の追加機能に焦点を当てる。
- 前述の機能はxLLMシステムに実装されており、多くはLLMコースブックで詳しく説明されている。
- フロントエンドテーブルq_dictionaryとq_embeddingsを構築し、プロンプト生成時にコーパスから関連コンテンツを取得。
- 標準のLLMではバックエンドで蒸留を行うが、xLLMではフロントエンドで単語を蒸留。
- GANやNoGANなどのアルゴリズムは再現性を持ち、xLLMはランダム数に依存しない。
考察：
LLM/RAGのパフォーマンス向上に向けた機能の探求は重要であり、再現性やセキュリティなどの側面にも配慮したシステム設計が重要である。xLLMのアルゴリズムはランダム性に依存せず、高い再現性を実現している点が特筆される。また、従来のニューラルネットワークに代わるゼロ重みのアプローチは、高速で容易なチューニングを実現し、柔軟な運用が可能であると考えられる。