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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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