Come scegliere la dimensione del vettore di embedding?

La scelta della dimensione del vettore di embedding dipende da diversi fattori:

• Complessità e diversità dei dati. Più il contenuto è ricco e vario, maggiore potrebbe essere la dimensione necessaria per catturare tutte le sfumature.
• Volume di dati di addestramento. Dimensioni maggiori richiedono più dati per l’addestramento e per evitare l’overfitting.
• Compito e modello. Per compiti semplici (ad esempio, classificazione con un numero limitato di classi), si possono usare dimensioni più piccole (50-100), per compiti complessi — 300 o più.
• Limitazioni di risorse. Embedding più grandi richiedono più memoria e risorse computazionali.

Spesso si sceglie una dimensione compresa tra 100 e 300, ad esempio, modelli popolari come Word2Vec o GloVe usano 100, 200 o 300 dimensioni.

Esempio: se si costruisce un sistema di ricerca di notizie, 200-300 dimensioni rappresentano un buon compromesso tra qualità e prestazioni.