Como escolher o tamanho do vetor de embeddings?

A escolha do tamanho do vetor de embeddings depende de vários fatores:

• Complexidade e diversidade dos dados. Quanto mais rico e diversificado for o conteúdo, maior pode ser a dimensão necessária para capturar todos os nuances.
• Volume de dados de treino. Tamanhos maiores requerem mais dados para treinar e evitar o sobreajuste.
• Tarefa e modelo. Para tarefas simples (por exemplo, classificação com um pequeno número de classes), tamanhos menores (50-100) podem ser usados, para tarefas complexas — 300 ou mais.
• Restrições de recursos. Embeddings maiores exigem mais memória e recursos computacionais.

Frequentemente, escolhe-se um tamanho na faixa de 100–300, por exemplo, modelos populares como Word2Vec ou GloVe usam 100, 200 ou 300 dimensões.

Exemplo: se você estiver construindo um sistema de busca por textos de notícias, 200-300 dimensões será um bom compromisso entre qualidade e desempenho.