1.Seq_length

根据实际使用时，一般的输出句子长度大小进行判断，如果检索到的一条完整的信息长度较长，则需要能输入长度更长的embedding

2.embedding维度

并非越大越好
根据语义丰富性进行选择，如果各种数据都有，那么高维的embedding会更适合。但如果是面向业务，信息精而专，那么小一些维度的embedding效果可能会更好

3.model_size

根据个人的设备情况以及运行速度进行选取，一般不作为参考标准

4.根据实际情况

将模型对数据集进行embedding并进行可视化，如果数据集比较专，那么就能看到各个embedding对数据集抽样的embedding情况，作为其中一个参考标准