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与此同时，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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从长远视角审视，Time rangeBucket sizeUp to 3 hours10 secondsUp to 12 hours1 minuteUp to 2 days5 minutesUp to 7 days15 minutesUp to 30 days1 hourUp to 90 days6 hoursUp to 180 days1 dayUp to 1 year1 week
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