Transformer的自注意力机制可以让长距离的单词直接联系，可以很容易地学习到句子之间的长距离依赖。但是在将Transformer应用在语言模型时，核心的问题在于如何将任意长度的context编码成固定长度的上下文变量。
普遍的做法是将整个语料库划分成较短的片段，在每个片段上训练模型。但是这么做很有几个问题：
期望最大化算法，是寻找具有潜在变量地概率模型地最大似然解的一种通用的方法。下面介绍一般形式的EM算法的推导过程。
| 我们把所有的观测变量联合起来记作$X={x_1, x_2, …, x_N}$，将所有的隐含变量记作$Z={z_1, z_2, x_N}$。这里只考虑$Z$的状态是离散值的情况，我们假设每个样本$x_n$点由对应的隐含变量$z_n$决定。于是对于生成式模型，我们希望模型的参数集$\theta$能够使得$p(X | \theta)$的概率达到最大。因此很容易想到最大化模型的似然函数就能解出最优的参数集$\theta$。 |
我们通过计算$(X,Z)$的联合概率密度分布计算$X$的边缘概率密度： 对上式使用极大似然法求解参数$\theta$的最优解过程中，需要对左右同时取对数，观察右边部分$ln \sum _Z p(X, Z|\theta)$，我们会发现对潜在变量的求和出现在了对数运算内部，这阻止了对数运算直接作用于联合概率分布，使得最大似然解的形式更加复杂。
这种模式会促使人不断地在所有的人际交往中寻找双边利益。双赢就是双方有福同享，皆大欢喜，这种结果会让所有人都愿意接受决定，完成计划。双赢者把生活看作一个合作的舞台，而不是一个角斗场。一般人看事情多用二分法：非强即弱，非胜即败。其实世界足够大，人人都有足够的立足空间，他们之得不必就视为自己之失。不论你是总裁还是门卫，只要已经从独立自主过渡到相互依赖的阶段，你就开始扮演领导角色，影响着其他人，而有助于实现有效的人际领导的习惯就是双赢思维。
统合综效地基本心态是：如果以为具有相当聪明才智的人跟我意见不同，那么对方的主张必定有我尚未体会的奥妙，值得加以理解。与人合作最重要的是，重视不同个体的不同心理、情绪与智能，以及个人眼中所见到的不同世界。假如两个人意见相同，其中一人必属多余，与所见略同的人沟通，毫无益处，要有分歧才有收获。
统合综效就是整体大于部分之和，也就是说各个部分之间的关系也是整体的一个组成部分，但又不仅仅是一个组成部分，而是最具激发、分配、整合和激励作用的部分。统合综效是人类素有活动中最高级的一种，是对所有其他习惯的真是考验和集中体现。唯有兼具人类四种特有天赋、辅以双赢的动机及移情沟通，才能达到统合综效的最高境界。
统合综效的精髓就是判断和尊重差异，取长补短。它能让每个人都能够真正实现自我，自尊自强，有机会完成从依赖到独立的成熟过程。
人们总是喜欢匆匆忙忙地下结论，以善意地建议快刀斩乱麻地解决问题。不愿意花时间去诊断，深入了解一下问题地症结。若用一句话归纳我在人际关系方面学到的一个重要的原则，那就是：知彼解己——首先寻求去了解对方，然后再争取让对方了解自己。这一原则是进行有效人际交流的关键。
假设你正在前往殡仪馆的路上，要去参加一位至亲的丧礼。 抵达之后，居然发现亲朋好友齐聚一堂，是为了向你告别？ 也许这是许久之后的事，但姑且假定，这时，亲族代表、友人、同事或社团伙伴，即将上台追述你的生平。
现在请认真想一想：
请大致记下您的回答和感受，这有助于您对本文的理解。