Olá Handrey,
Entendo sua preocupação e é ótimo que você esteja buscando uma compreensão mais profunda sobre os modelos de embedding. Vamos tentar esclarecer suas dúvidas:
Onde encontrar a lista oficial de modelos de embedding do Google AI?
Você pode encontrar informações sobre os modelos de embedding do Google AI na página oficial do Google AI. Além disso, a documentação do TensorFlow Hub é um excelente recurso para explorar modelos de embedding pré-treinados: TensorFlow Hub.
Existe uma tabela comparativa que mostre as dimensões de cada modelo?
Normalmente, as especificações dos modelos, incluindo as dimensões dos embeddings, estão disponíveis na documentação do modelo específico. Por exemplo, ao acessar um modelo no TensorFlow Hub, você encontrará detalhes técnicos, como a dimensão dos embeddings.
Quais casos um modelo seria melhor que o outro?
A escolha do modelo depende do contexto e dos requisitos do seu projeto. Modelos com dimensões maiores geralmente capturam mais nuances semânticas, mas podem ser mais lentos e consumir mais recursos. Modelos menores são mais rápidos e leves, mas podem não capturar tantos detalhes. Por exemplo, para tarefas que exigem alta precisão semântica, como análise de sentimentos, um modelo com dimensões maiores pode ser mais adequado. Já para aplicações em tempo real, um modelo mais leve pode ser preferido.
Seus pontos foram passados para a equipe responsável e gostaria de reforçar que, devido aos problemas apontados por você e por outros estudantes, o curso está em regravação.
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