أبعاد التضمين: من 300 إلى 4096 وما بعدها

قبل بضع سنوات، كانت التضمينات ذات الأبعاد من 200 إلى 300 شائعة. ومع ذلك، مع ظهور نماذج التعلم العميق مثل BERT وGPT، والتطورات في الحوسبة GPU، انفجرت أبعاد التضمين. لقد شهدنا تطورًا من أبعاد BERT البالغة 768 إلى أبعاد GPT-3 البالغة 1536، والآن نماذج ذات أبعاد 4096 أو أكثر. هذا مدفوع بالتغيرات المعمارية (المحولات)، ومجموعات بيانات التدريب الأكبر، وصعود منصات مثل Hugging Face، والتطورات في قواعد البيانات المتجهة. على الرغم من أن زيادة الأبعاد توفر مكاسب في الأداء، إلا أنها تُدخِل أيضًا تحديات في التخزين والاستنتاج. تبحث الأبحاث الحديثة في تمثيل تضمين أكثر كفاءة، مثل تعلم Matryoshka، بهدف تحقيق توازن أفضل بين الأداء والكفاءة.