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Solving Representation Collapse in Vector Quantization Models with a Linear Layer
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内容提要
本研究提出了一种新方法SimVQ，旨在解决向量量化模型中潜在空间表示崩溃的问题，并优化线性空间。实验结果表明，该方法在多种模态下表现优异。
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关键要点
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本研究提出了一种新方法SimVQ，旨在解决向量量化模型中潜在空间表示崩溃的问题。
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潜在空间表示崩溃导致代码本的低利用率及大规模训练的限制。
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SimVQ通过可学习的潜在基进行线性变换，优化整个线性空间。
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实验结果显示SimVQ在多种模态下表现出色。
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