¿Cómo elegir el tamaño del vector de incrustaciones?

La elección del tamaño del vector de incrustaciones depende de varios factores:

• Complejidad y diversidad de los datos. Cuanto más rico y diverso sea el contenido, mayor puede ser la dimensión necesaria para capturar todos los matices.
• Volumen de datos de entrenamiento. Los tamaños mayores requieren más datos para entrenar y evitar el sobreajuste.
• Tarea y modelo. Para tareas simples (por ejemplo, clasificación con un pequeño número de clases), se pueden usar tamaños menores (50-100), para tareas complejas — 300 o más.
• Restricciones de recursos. Los embeddings grandes requieren más memoria y recursos computacionales.

A menudo se elige un tamaño en el rango de 100–300, por ejemplo, modelos populares como Word2Vec o GloVe usan 100, 200 o 300 dimensiones.

Ejemplo: si estás construyendo un sistema de búsqueda de noticias, 200-300 dimensiones será un buen compromiso entre calidad y rendimiento.