为向量嵌入选择合适的维度需要在性能、计算效率和数据的复杂性之间取得平衡。 没有通用的规则，但一个好的起点是考虑你的任务的性质、数据集的大小以及你需要捕获的关系。 对于像关键词匹配这样的简单任务，较低维度的嵌入（例如，50-300 维）通常就足够了，而像语义搜索或语言建模这样的复杂任务可能需要更高的维度（例如，768-1024 维）。 关键在于实验：从类似应用中使用的标准尺寸开始，并根据实证结果进行调整。
例如，在自然语言处理 (NLP) 中，像 Word2Vec 这样的预训练模型通常使用 300 维，从而平衡了捕获语义关系的能力和可管理的计算成本。 如果你正在训练自定义嵌入，则从与数据集的词汇量大小相符的维度开始。 一个小型数据集（10,000 个标记）可能与 128 维配合良好，而一个大型语料库（100 万个标记）可能需要 512 维或更多。 为了验证，在下游任务（例如，分类或聚类）上测试嵌入并观察性能。 如果准确率趋于平稳或发生过拟合（例如，训练准确率远高于验证），则降低维度。 PCA 或 t-SNE 等工具可以帮助可视化嵌入是否被有意义地聚类，从而表明当前大小是否足够。
考虑维度和实际约束之间的权衡。 较高的维度可以提高表示能力，但会增加内存使用量、延迟和训练时间。 例如，100 万个项目的 1024 维嵌入需要 4GB 的内存（使用 32 位浮点数），而 256 维将使用 1GB——在资源受限的环境中，这是一个关键差异。 如果部署到移动设备或边缘系统，则首选较低的维度。 TensorFlow 或 PyTorch 等框架让你轻松调整嵌入层大小，因此可以逐步增加维度来迭代，直到性能增益减小。 例如，如果从 256 维移动到 512 维仅将模型准确率提高 0.5%，则增加的成本可能不值得。 始终优先考虑满足你的准确率和延迟要求的最小尺寸。