在自然語(yǔ)言處理（NLP）中，長(zhǎng)距離依賴（Long-Range Dependencies）指的是在文本中相隔較遠(yuǎn)的兩個(gè)或多個(gè)元素之間的依賴關(guān)系。這些依賴關(guān)系可以是語(yǔ)法上的，也可以是語(yǔ)義上的。例如，在句子中，一個(gè)從句的開(kāi)始部分和結(jié)束部分可能相隔很遠(yuǎn)，但它們之間存在語(yǔ)法上的依賴關(guān)系；或者在長(zhǎng)篇文章中，主題的引入和后面的詳細(xì)闡述之間可能存在語(yǔ)義上的依賴。

在傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）中，捕捉長(zhǎng)距離依賴是一個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)殡S著序列長(zhǎng)度的增加，信息可能會(huì)逐漸丟失，導(dǎo)致模型難以捕捉到這些遠(yuǎn)距離的依賴關(guān)系。

Transformer模型通過(guò)自注意力機(jī)制（Self-Attention Mechanism）有效地解決了這個(gè)問(wèn)題。自注意力機(jī)制允許模型在處理序列的每個(gè)元素時(shí)，考慮序列中所有其他元素的信息，無(wú)論它們相隔多遠(yuǎn)。這意味著每個(gè)元素的表示都可以直接包含整個(gè)序列的上下文信息，從而有效地捕捉長(zhǎng)距離依賴。

自注意力機(jī)制的關(guān)鍵在于它計(jì)算每個(gè)元素對(duì)序列中所有其他元素的注意力分?jǐn)?shù)，然后根據(jù)這些分?jǐn)?shù)對(duì)其他元素的表示進(jìn)行加權(quán)求和，生成每個(gè)元素的最終表示。這個(gè)過(guò)程不受序列長(zhǎng)度的限制，因此可以有效地處理長(zhǎng)文本中的長(zhǎng)距離依賴問(wèn)題。

Transformer模型的這種能力對(duì)于理解和生成自然語(yǔ)言文本非常重要，因?yàn)樗梢源_保模型在做出預(yù)測(cè)時(shí)考慮到整個(gè)文本的上下文信息，從而提高模型的性能和準(zhǔn)確性。