임베딩 차원
데이터를 수치적 벡터로 변환할 때 사용하는 공간의 크기이다. 차원이 작을수록 저장 공간과 계산 비용이 줄어들지만, 너무 작으면 데이터의 복잡한 특징을 충분히 담아내지 못해 성능이 저하될 수 있다.