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

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

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

自注意力機制的關(guān)鍵在于它計算每個元素對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)對其他元素的表示進行加權(quán)求和，生成每個元素的最終表示。這個過程不受序列長度的限制，因此可以有效地處理長文本中的長距離依賴問題。

Transformer模型的這種能力對于理解和生成自然語言文本非常重要，因為它可以確保模型在做出預(yù)測時考慮到整個文本的上下文信息，從而提高模型的性能和準(zhǔn)確性。