Hoe kies je de grootte van de embedding vector?

De keuze van de grootte van de embeddingvector hangt af van verschillende factoren:

• Complexiteit en diversiteit van de gegevens. Hoe rijker en gevarieerder de inhoud, hoe groter de dimensie kan zijn om alle nuances vast te leggen.
• Hoeveelheid trainingsgegevens. Grotere maten vereisen meer gegevens om te trainen en overfitting te voorkomen.
• Taak en model. Voor eenvoudige taken (bijvoorbeeld classificatie met een klein aantal klassen) kunnen kleinere maten worden gebruikt (50-100), voor complexere taken — 300 of meer.
• Beperkingen in middelen. Grotere embeddings vereisen meer geheugen en rekenkracht.

Men kiest vaak een grootte tussen 100 en 300, bijvoorbeeld populaire modellen zoals Word2Vec of GloVe gebruiken 100, 200 of 300 dimensies.

Voorbeeld: als je een zoekmachine bouwt voor nieuwsartikelen, is 200-300 dimensies een goede balans tussen kwaliteit en prestaties.