嵌入的维度（表示数据的向量中的数值数量）直接影响其质量。 较高维度的嵌入可以捕获数据中更细微的关系，但存在权衡：过大的维度会增加计算成本并导致过拟合的风险，而较低的维度可能无法捕获重要的模式。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，300 维的词嵌入可以通过将“happy”和“joyful”等同义词放置在向量空间中彼此靠近的位置来区分它们，而 50 维的版本可能会将它们折叠成不太精确的表示。 然而，盲目增加维度并不总是有帮助——太多的维度会引入噪声或冗余特征，从而降低嵌入的泛化能力。
平衡维度是避免欠拟合或过拟合的关键。 较低维度的嵌入迫使模型压缩信息，这可能会丢失细微的差异。 例如，在图像嵌入中，将维度从 1,024 减少到 128 可能会将视觉上相似但不同的对象（例如，“猫”和“狗”）合并到重叠区域中。 相反，过高的维度（例如，1,000+）可能会导致模型记住训练数据中的怪癖，而不是学习一般的特征。 这在使用有限的训练数据时尤其成问题，因为高维度会放大稀疏性。 实际基准（例如 BERT 嵌入的基准）通常使用 768 维作为平衡 - 足以捕获上下文而不会过度膨胀。
开发人员应根据其任务和数据选择维度。 例如，推荐系统可能使用 256 维的用户/项目嵌入来平衡准确性和效率，而需要细粒度语言理解的聊天机器人可能需要 512 维。 诸如 PCA 或 t-SNE 之类的工具可以帮助可视化嵌入聚类并评估维度是否太低（聚类重叠）或太高（没有清晰的结构）。 通过交叉验证进行测试（测量诸如检索准确性或聚类质量之类的指标）至关重要。 例如，在搜索应用程序中，您可以比较 128 维与 256 维如何影响 recall@k。 最终，最佳维度取决于问题的复杂性、可用数据和性能要求。