「コードブックの崩壊」とはどういう意味ですか？

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コードブックの崩壊は、機械学習でデータから学ぶシステムが利用可能な大半のオプションを使わなくなるときに起こる。簡単に言うと、チームの中で少数のメンバーだけがアクティブで助けていて、残りはただ座って何もしないようなもんだ。

この問題は主にベクトル量子化（VQ）というタイプのモデルで発生する。VQでは、モデルが画像や他のデータを理解して再現するための代表的なトークンやコードのセットを学ぼうとする。もし有用なコードが少数しかなければ、残りのコードは非アクティブになってしまい、モデルの学習能力が制限される。

これを解決するために、研究者たちはすべてのコードが使われて改善されるようにする方法を探している。そうすることで、モデルはより効果的に学習できて、高品質な画像を生成するような複雑なタスクにも対応できるようになる。