近期研究表明，无论是增加输入长度，还是扩大模型规模，均能提升基于Transformer的神经网络模型的性能。本文提出一种新模型——LongT5，旨在同时探索输入长度与模型规模双重扩展的影响。具体而言，我们将长输入Transformer（ETC）中的注意力机制思想融入可扩展的T5架构，并借鉴摘要预训练方法（PEGASUS）的预训练策略。由此提出一种新型注意力机制，称为瞬态全局注意力（Transient Global, TGlobal），该机制模拟ETC的局部/全局注意力机制，但无需引入额外的辅助输入。实验结果表明，LongT5在多个摘要任务上取得了当前最优性能，并在问答任务上超越了原始T5模型的表现。