嵌入随数据规模扩展主要通过调整维度、计算资源以及准确性和效率之间的权衡来实现。 随着数据量的增加，嵌入必须捕获更细微的模式，这通常需要更高维度的向量。 例如，在小型文本语料库（例如，10,000 个句子）上训练词嵌入可能使用 100 个维度，但扩展到数十亿个文档（例如，网页或书籍）可能需要 300 个或更多维度才能保持语义关系。 然而，更高的维度会增加内存使用量和相似性搜索等任务的计算时间。 开发人员必须在嵌入质量与实际约束（例如，可用内存和处理能力）之间取得平衡，尤其是在资源受限的环境中部署模型时。
具体示例突出了这些权衡。 在自然语言处理 (NLP) 中，在更大的语料库上训练 Word2Vec 或 GloVe 嵌入可以提高模型区分稀有词的能力，但需要更多的存储空间。 例如，100 万个唯一单词的 300 维嵌入会消耗 1.2 GB 的内存（假设为 32 位浮点数），这会随着词汇量的增加而线性增长。 同样，在图像处理中，从 10,000 张图像的数据集扩展到 1000 万张可能需要使用像 ResNet-50 这样的预训练模型，其 2048 维嵌入需要大量的存储空间（例如，1000 万张图像需要 40 GB）。 扩展还会影响训练时间：对于具有二次复杂度的算法（例如，应用于嵌入的一些聚类方法），数据量翻倍可能会使训练时间增加四倍。
为了管理扩展，开发人员使用降维和近似最近邻 (ANN) 搜索等技术。 例如，主成分分析 (PCA) 可以将 300 维的词嵌入降到 100 维，而语义信息的损失极小，从而将存储需求减少三分之二。 像 FAISS 或 Annoy 这样的工具通过在内存高效的结构（例如，树或基于量化的索引）中索引向量，从而能够在大型嵌入集上实现高效的相似性搜索。 分布式计算框架（例如，Spark）可以跨集群并行化嵌入生成，从而减少训练时间。 此外，量化（例如，将 32 位浮点数转换为 8 位整数）可以减少 75% 的内存使用量，但会牺牲一些精度。 这些策略使嵌入能够有效地扩展，同时保持在生产系统中的可用性。