視覚変圧器の埋め込みベクトルの長さは、特定のモデルアーキテクチャとその意図したユースケースによって異なります。ただし、VIT（Vision Transformer）などの一般的に使用されるトランスモデルは、通常768〜1024の寸法の範囲にある埋め込みベクターを使用します。

たとえば、元のVITペーパーで導入された人気のVIT-B/16モデルは、768次元の埋め込みベクトルを使用しています。このベクトルは、複数の注意ベースのレイヤーで構成されるVITの変圧器ネットワークを介して入力画像をフィードすることにより生成されます。

Vit-LargeやVit-Hugeなど、VITアーキテクチャには他のバリアントがあり、より多くのパラメーターとより深い変圧器ネットワークを備えたより大きなモデルを使用しています。これらのモデルは通常、1024次元ベクターなどのより大きな埋め込みベクターを使用します。

一般に、より大きな埋め込みベクトルはより表現力のある力を提供し、入力画像の複雑な特徴をよりよく表現できるようになります。ただし、より多くの計算リソースが必要であり、トレーニングがより困難になる可能性があります。その結果、ベクトルサイズの埋め込みの選択は、タスクの特定の要件と利用可能な計算リソースに依存します。
The length of an embedding vector for a vision transformer varies depending on the specific model architecture and its intended use case. However, commonly used transformer models such as the ViT (Vision Transformer) use embedding vectors that are typically in the range of 768 to 1024 dimensions.

For example, the popular ViT-B/16 model, which was introduced in the original ViT paper, uses a 768-dimensional embedding vector. This vector is generated by feeding an input image through the ViT's transformer network, which is composed of multiple attention-based layers.

There are other variants of the ViT architecture, such as the ViT-Large and ViT-Huge, which use larger models with more parameters and deeper transformer networks. These models typically use larger embedding vectors, such as 1024-dimensional vectors.

In general, larger embedding vectors can provide more expressive power and allow for better representation of complex features in the input image. However, they also require more computational resources and can be more challenging to train. As a result, the choice of embedding vector size depends on the specific requirements of the task and the available computational resources.