¿Qué significa "Colapso del Código"?

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El colapso del código pasa en el aprendizaje automático cuando un sistema que aprende de datos deja de usar la mayoría de sus opciones disponibles. En términos más simples, imagina un equipo donde solo unos pocos miembros están activos y ayudando, mientras que el resto solo se sienta y no hace nada.

Este problema ocurre principalmente en un tipo de modelo llamado Cuantización Vectorial (VQ). En VQ, el modelo intenta aprender un conjunto de tokens o códigos representativos para entender y recrear imágenes u otros datos. Cuando solo unos pocos de estos códigos son útiles, el resto se vuelve inactivo, lo que limita la capacidad del modelo para aprender de manera efectiva.

Para solucionar esto, los investigadores están buscando mejores maneras de asegurarse de que todos los códigos tengan la oportunidad de ser usados y mejorados. Haciendo esto, el modelo puede aprender de manera más efectiva y manejar tareas más complejas, como generar imágenes de alta calidad.