Transformer 模型通过引入自注意力机制（self-attention mechanism）来解决长依赖问题。传统的循环神经网络（RNN）在处理长序列时，由于信息的传递需要通过循环结构，容易出现梯度消失或梯度爆炸的情况，导致难以捕捉到长距离的依赖关系。而自注意力机制则允许模型在不同位置之间建立直接的关联，有效地捕捉长距离的依赖关系。

  在Transformer模型中，自注意力机制通过计算每个位置与其他位置之间的相似度得到一个权重系数，用于加权计算位置之间的关联程度。具体而言，对于输入序列中的每个位置，通过线性变换得到三个向量：查询向量（query）、键向量（key）和值向量（value）。然后，通过计算查询向量与所有键向量的点积，再经过softmax函数进行归一化操作，得到每个位置对其他位置的关注权重。最后，将这些关注权重与对应的值向量相乘并求和，得到每个位置的自注意力表示。

  通过自注意力机制，Transformer模型能够显式地学习不同位置之间的依赖关系，而且每个位置可以与所有其他位置进行关联，不受距离的限制。这使得模型能够更好地捕捉长距离的依赖关系，从而有效解决了传统循环神经网络中的长依赖问题。

  此外，Transformer模型还引入了位置编码（Positional Encoding）来帮助模型区分不同位置之间的顺序关系。位置编码是通过在模型输入中添加一组特定的向量来实现的，这样模型可以利用这些位置信息更好地处理序列中的顺序性，而不是依赖于隐含在循环中的顺序关系。

  综上所述，Transformer模型通过引入自注意力机制和位置编码的方式解决了长依赖问题，使得模型能够更好地处理长序列任务。