嵌入的维度直接影响其有效表示数据的能力，需要在捕获有意义的模式和避免计算低效之间取得平衡。更高维度的嵌入（例如，300-1000 维）可以编码数据中更细微的关系，例如文本中的语义或图像中的视觉特征。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，像 BERT 这样的模型使用 768 维的嵌入来表示单词或句子，使它们能够区分细微的上下文差异。然而，过高的维度有过度拟合的风险，即模型记忆训练数据中的噪声而不是泛化模式。这会降低未见过数据的性能，尤其是在训练示例有限的情况下。
较低维度的嵌入（例如，50-200 维）降低了计算成本和内存使用，这对于实时应用或资源受限的环境至关重要。例如，推荐系统通常使用 100-300 维的嵌入来表示用户和项目，从而在准确性和可扩展性之间取得平衡。但是，过度压缩数据会丢弃重要信息。例如，将词嵌入从 300 维减少到 50 维可能会将同义词（例如，“快乐”和“喜悦”）折叠到同一个向量中，从而使情感分析等任务的精度降低。最佳维度取决于数据集大小、任务复杂性和可用资源——更大的数据集通常可以容忍更高的维度而不会过度拟合。
实际实验是关键。开发人员应该使用特定于其任务的验证指标来测试嵌入维度。例如，在图像检索中，增加维度可能会提高召回率，但会降低最近邻搜索的速度。像降维（PCA、t-SNE）或嵌入可视化这样的技术可以帮助识别“肘点”，即增加维度不再提高性能的点。此外，像 TensorFlow 或 PyTorch 这样的框架通过允许在嵌入层中调整维度来简化测试。目标是找到保留任务关键信息的最小维度，同时避免不必要的计算开销。