为了在不丢失关键信息的情况下减小嵌入向量的大小，开发人员可以使用降维、量化和模型蒸馏。这些方法压缩嵌入向量，同时保留它们在搜索或分类等任务中的效用。关键在于平衡压缩与保留足够的结构，以维持下游应用程序的性能。
一种有效的方法是降维。诸如 PCA（主成分分析）之类的技术通过识别数据中最具信息量的方向，将高维嵌入向量投影到较低维度的空间中。例如，使用 PCA 将 768 维的 BERT 嵌入向量降低到 128 维，通常会保留大部分方差。自编码器——经过训练，通过瓶颈层重建输入的神经网络——提供了另一种选择。一个简单的自编码器，其架构为 768→256→128→256→768，可以学习紧凑的表示形式。当降维后的维度捕获原始嵌入向量中的基本关系时，这些方法效果最佳。
量化通过降低数值精度来减小存储大小。例如，将 32 位浮点嵌入向量转换为 16 位或 8 位整数可以将其大小缩小 50-75%，而精度损失极小。像 PyTorch 这样的库通过 tensor.half() 之类的方法支持这一点。对于极度压缩，乘积量化将嵌入向量划分为子向量，并将每个子向量替换为来自预训练字典的代码。 Facebook 的 FAISS 库使用它来在数十亿规模的数据集上实现高效的相似性搜索。虽然量化引入了一些近似值，但如果正确校准，在实践中通常可以忽略不计。
模型蒸馏训练较小的模型来复制较大模型的嵌入向量。例如，像 TinyBERT 这样的紧凑型 BERT 变体可以模仿完整尺寸 BERT 的嵌入行为，参数减少 4 倍。这利用了较大模型的知识，同时产生较小的输出。在选择方法时，请评估权衡：PCA 速度快但具有线性，自编码器处理非线性模式但需要训练，而蒸馏取决于特定于任务的数据。始终通过在实际任务（例如，分类准确性）上测试压缩的嵌入向量来验证，而不是仅仅依靠诸如重建误差之类的理论指标。