Ako vybrať veľkosť vektora embeddingu?

Výber veľkosti vektora vloženia závisí od niekoľkých faktorov:

• Zložitosť a rozmanitosť údajov. Čím bohatší a rozmanitejší obsah, tým väčšia môže byť dimenzia na zachytenie všetkých nuans.
• Objem tréningových údajov. Väčšie veľkosti vyžadujú viac údajov na tréning a na zabránenie preučeniu.
• Úloha a model. Pre jednoduché úlohy (napríklad klasifikácia s malým počtom tried) môžu byť použité menšie veľkosti (50-100), pre zložitejšie — 300 a viac.
• Obmedzenia zdrojov. Väčšie vloženia vyžadujú viac pamäti a výpočtových zdrojov.

Často sa volí veľkosť v rozmedzí 100–300, napríklad populárne modely ako Word2Vec alebo GloVe používajú 100, 200 alebo 300 rozmerov.

Príklad: ak staviame vyhľadávací systém na základe textov správ, 200-300 rozmerov bude dobrým kompromisom medzi kvalitou a výkonom.