长文本序列给NLP带来了挑战，因为像rnn和lstm这样的传统模型很难在扩展输入上保留上下文。随着文本长度的增加，这些模型通常会丢失对早期信息的跟踪，从而导致需要全面理解文本的任务性能下降。
像BERT和GPT这样的Transformer模型使用自我注意机制来解决这个问题，这使得它们可以同时关注序列的所有部分。然而，变换器有其局限性，因为它们的计算和存储器要求随序列长度二次缩放。为了缓解这种情况，使用诸如位置编码和段嵌入之类的技术来更有效地捕获上下文。
对于非常长的文档，像Longformer和BigBird这样的模型修改注意力机制来处理更长的序列，同时保持计算效率。将文本分成可管理的块并分别处理它们，然后汇总结果，是另一种常见的策略。尽管有这些进步，但在不丢失上下文的情况下有效地对长序列进行建模仍然是NLP中的计算和体系结构挑战。