異なるアーキテクチャー、例えば長距離トランスフォーマーは、長いシーケンスを扱う際に有益です。通常、従来のトランスフォーマーモデルでは、入力シーケンスが増加すると注意メカニズムの計算量が二乗的に増加します。しかし、長距離トランスフォーマーはこの問題を軽減し、遠く離れた要素間の依存関係を効果的に捉えることができます。これにより、ネットワーク全体で情報伝達やパターン認識が改善されます。特に量子コンピューティング分野では、多数の量子ビットから成る系を表現する場合やエラーコレクションプロセス中などで重要性が高まります。