long-range reasoning

"Long-range reasoning" 在自然语言处理和机器学习中，通常指的是模型的能力，使其能够理解和处理在文本中相隔很远的信息，并基于这些信息进行推理。这种类型的推理需要对上下文有深入的理解，并且能够跨越文本中的长距离关系，从而做出正确的判断或预测。

例如，在阅读理解任务中，可能需要理解一篇文章的开始部分提供的信息，以回答在文章结束处提出的问题。在这种情况下，进行长距离推理就非常重要。

传统的深度学习模型，如递归神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），常常难以处理这种长距离依赖，因为它们往往在处理长序列时会遇到梯度消失或梯度爆炸的问题。然而，近年来的一些新模型，如Transformer和BERT等，通过使用多头自注意力层，显著地提高了处理长距离依赖的能力。