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We can get a sense of the size of a subspace used by doing a PCA on the appropriate weights. Below is the PCA eigenspectrum of the embedding and positional encoding weights from a 2-layer, attention-only model (the link to all code for this post is here). The first shows the top 100 principal eigenvalues. The second shows the cumulative variance explained:
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不可忽视的是，延续“控制室”的主题，我研究了曼哈顿计划的第二个工厂——汉福德基地，那里是世界上第一座全尺寸钚生产反应堆B反应堆的所在地。令我惊讶的是，这个基地的设计仿佛是对象比伦的浅绿色和色彩规范的致敬，这也很合理，因为他的客户杜邦公司同样负责汉福德基地的设计和建造。
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