recurrence and a novel relative positional encoding. The enhancements that were introduced in Transformer-XL help capture better long-term dependencies by attending to tokens from multiple previous segments segments. Our implementation is based on the codebase that was published by the authors of the Transformer-XL paper. Our implementation uses modified model architecture hyperparameters, our modifications recurrence and a novel relative positional encoding. The enhancements that were introduced in Transformer-XL help capture better long-term dependencies by attending to tokens from multiple previous segments

cn/），发布时间
2023年11⽉2⽇
• 欢迎关注公众号，了解更多动态 公司亮点 1.
团队拥有世界级的⼈才密度：
a. 创始⼈杨植麟是中国35岁以下NLP领域引⽤最⾼的研究者，Transformer-XL
和
XLNet
两篇重要 论⽂的第⼀作者；两位联合创始⼈周昕宇和吴育昕都有
10000+
的Google
Scholar引⽤。
b. 团队成员囊括NLP,
CV,
RL（强化学习） LaMa和Google
PALM等⼤多数 主流模型的重要组成部分；发明了group
normalization，是Stable
Diffusion等AI模型成功 的关键组件；发明了
Transformer-XL，是历史上第⼀个在词级别和字级别都全⾯超越RNN 的注意⼒语⾔模型，解决了语⾔建模上下⽂⻓度的关键问题，定义了语⾔建模的新标准；曾 与DeepMind和CMU合作研究，⾸次实现⼩样本性能逼近全监督学习的⾼效对⻬⽅法。
「⻓⽂本」、「⾃研闭源」、「toC」等清晰的标签。
创始⼈杨植麟饱受期待，他毕业于
CMU，师从苹果
AI
负责⼈
Ruslan
Salakhutdinov，曾在
Meta
和
Google
Brain
任职，是
Transformer-XL
与
XLNet
等爆款论⽂的第⼀作者。
但在这次直播中，他更多地聊了聊战略、组织、产品和⼈才等等⸺除了技术以外，作为创业者需要关 注的⼀切。 为什么要下场创业？ 谁能率先做出⼤模型时代的
Super
App？