嵌入大小和准确性之间的权衡主要在于平衡模型容量和计算效率。更大的嵌入可以捕获数据中更细微的关系，从而提高准确性，但这会增加内存使用量、延长训练时间并可能导致过拟合。较小的嵌入降低了计算需求，但可能无法表示复杂的模式，从而导致准确性降低。最佳大小取决于任务、数据集和硬件约束。
更大的嵌入提供了更多的维度来编码信息，这有助于模型区分数据中的细微差异。例如，在自然语言处理 (NLP) 中，768 维的词嵌入（如 BERT-base）可以比 64 维的词嵌入更好地捕获细粒度的语义关系。然而，当训练数据有限时，这种增加的容量会增加过拟合的风险，因为模型会记住噪声而不是学习一般模式。此外，大型嵌入需要更多的内存来存储和更多的计算能力来处理，这会减慢推理速度，这是聊天机器人或移动应用程序等实时应用的关键问题。例如，使用 1024 维用户嵌入的推荐系统可能会获得更高的精度，但难以在边缘设备上高效运行。
较小的嵌入提高了计算效率，但牺牲了表示能力。例如，在电影推荐系统中，将用户/项目嵌入从 512 维减少到 128 维可能会降低 75% 的内存使用量并加快训练速度，但它也可能会降低模型捕获利基用户偏好的能力。降维（例如，PCA）或量化等技术可以通过在保留关键特征的同时压缩嵌入来缓解这种情况。但是，存在一个阈值，低于该阈值准确性会急剧下降。在计算机视觉中，使用 64 维嵌入进行图像检索可能适用于像 MNIST 这样的简单数据集，但对于像识别 ImageNet 中细粒度对象类别这样的复杂任务则会失败。开发人员必须进行实验，才能找到在保持可接受的准确性的前提下，最小的尺寸。
选择取决于应用程序的优先级。在资源受限的环境（例如，移动应用程序）中，即使准确性略有下降，也最好选择较小的嵌入。对于研究或高风险任务（例如，医学图像分析），更大的嵌入可能值得其计算成本。混合方法，例如基于上下文动态调整嵌入大小或使用知识蒸馏等技术将大型嵌入压缩为较小的嵌入，提供了实用的折衷方案。例如，DistilBERT 将 BERT 的嵌入大小减少了 40%，同时保留了 95% 的性能，这表明仔细的优化可以有效地平衡这些权衡。