嵌入维数是指嵌入向量中的维数 (或特征)。维度的选择是平衡捕获足够信息和保持计算效率之间的权衡的重要因素。更高维的嵌入可以捕获数据中更详细的关系，但它们也需要更多的内存和计算能力。
通常，基于实验来选择维度。对于文本嵌入，通常使用100和1000之间的维度，但是理想的大小取决于诸如数据的复杂性，数据集的大小以及可用的计算资源等因素。例如，像BERT这样的大型预训练模型生成具有768维度的嵌入。增加维度可以提高模型捕获数据中细微关系的能力，但超过某一点，好处就会减少。
在实践中，从默认或常用的维度开始，然后根据手头的任务进行调整通常是有益的。之后可以使用降维技术 (如PCA或t-sne) 来减小嵌入的大小，同时保留重要的特征。平衡维度是在管理计算效率的同时实现良好性能的关键。