当嵌入向量维度过高时，会导致一些实际的和性能相关的问题。高维嵌入会增加计算成本，降低模型的泛化能力，并给高效处理数据带来挑战。每个额外的维度都会增加存储和处理的复杂性，而往往不能带来成比例的性能提升。理解这些权衡对于设计有效的机器学习系统至关重要。
首先，高维嵌入会受到“维度灾难”的影响，即向量空间中点之间的距离变得没有意义。例如，在一个 1,000 维的嵌入中，即使相似的项目也可能因为维度过多而显得相距遥远，这使得聚类或相似性搜索等任务变得不可靠。这是因为空间的体积随着每个维度的增加呈指数增长，导致数据点稀疏地分布开来。一个实际的例子是推荐系统：如果用户偏好被嵌入到 500 维而不是 100 维中，系统可能难以识别有意义的模式，从而导致推荐效果不佳。此外，像 k-近邻 (k-NN) 这样的算法变得计算密集型且准确性降低，因为距离计算（例如，余弦相似度）在高维空间中失去了区分能力。
其次，过拟合变得更加可能。维度过多的嵌入可能会记住噪声或特定的训练样本，而不是捕获可泛化的特征。例如，一个使用 300 维词嵌入的文本分类模型可能表现良好，但增加到 1,000 维可能会导致它抓住训练数据独有的罕见词语共现。这降低了模型处理未见样本的能力。为了缓解这种情况，开发者通常会应用正则化技术（例如，dropout）或通过 PCA 等方法降低维度。例如，在图像处理中，将 ResNet 嵌入从 2,048 维降低到 512 维，可能在保持准确性的同时简化对象检测等下游任务。
最后，存储和延迟等实际限制变得重要。高维嵌入需要更多的内存——以 1,024 维存储 1000 万个嵌入需要 40GB 的 RAM（假设为 32 位浮点数），而 256 维只需要 10GB。这会影响实时应用程序：随着维度的增加，使用 FAISS 或 Annoy 等近似最近邻 (ANN) 库的搜索引擎的查询时间会变慢。例如，将 BERT 句子嵌入从 768 维减少到 256 维，可能会以最小的精度损失将检索速度提高 3 倍。开发者必须在维度、系统需求之间取得平衡，经常需要进行实验，以找到性能、准确性和资源使用在特定用例中对齐的“最佳点”。