Enabling On-Device LLMs Personalization with Smartphone Sensing

📄 arXiv: 2407.04418v2 📥 PDF

作者: Shiquan Zhang, Ying Ma, Le Fang, Hong Jia, Simon D'Alfonso, Vassilis Kostakos

分类: cs.HC, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-07-05 (更新: 2024-07-24)

备注: 5 pages, 3 figures, conference demo paper

💡 一句话要点

提出基于智能手机传感的端侧LLM个性化框架，解决隐私、延迟和成本问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 端侧LLM 智能手机传感 个性化服务 上下文感知 提示工程 多模态融合 隐私保护

📋 核心要点

  1. 现有云端LLM个性化方案存在隐私泄露、高延迟和高成本等问题，且难以获取充分的个人信息。
  2. 该论文提出在智能手机端部署LLM，结合多模态传感器数据，通过上下文感知和定制提示工程实现个性化服务。
  3. 案例研究表明，该框架能为大学生提供定制化推荐，并在隐私、性能、延迟和能耗等方面取得最佳平衡。

📝 摘要（中文）

本文演示了一个新颖的端到端框架，该框架结合了端侧大型语言模型（LLM）与智能手机传感技术，以实现上下文感知和个性化服务。该框架解决了当前通过云LLM实现的个性化解决方案的关键限制，例如隐私问题、延迟和成本，以及有限的个人信息。为了实现这一目标，我们创新性地提出了在智能手机上部署LLM，利用多模态传感器数据，通过上下文感知传感和定制的提示工程，确保隐私并提高个性化性能。一个涉及大学生的案例研究证明了该框架提供定制化推荐的能力。此外，我们表明该框架在端侧和云LLM之间实现了隐私、性能、延迟、成本、电池和能源消耗的最佳权衡。据我们所知，这是第一个提供基于智能手机传感的端侧LLM个性化的框架。未来的工作将纳入更多样化的传感器数据，并进行广泛的用户研究，以增强个性化。我们提出的框架有潜力大幅改善医疗保健、生产力和娱乐等领域的用户体验。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于云端LLM的个性化服务存在诸多问题。首先，用户数据需要上传到云端，存在隐私泄露的风险。其次，云端推理存在延迟，影响用户体验。此外，云端服务需要付费，增加了使用成本。最后，云端LLM难以获取用户本地的实时情境信息，个性化效果受限。

核心思路：论文的核心思路是将LLM部署在智能手机端，利用手机上的各种传感器数据（如位置、运动、环境等）进行上下文感知，并结合定制的提示工程，实现个性化的服务。通过端侧部署，可以保护用户隐私，降低延迟和成本，并充分利用本地情境信息。

技术框架：该框架包含以下几个主要模块：1) 传感器数据采集模块：负责采集智能手机上的各种传感器数据，如GPS、加速度计、陀螺仪、麦克风等。2) 上下文感知模块：对采集到的传感器数据进行处理和分析，提取用户的上下文信息，如位置、活动状态、环境等。3) 提示工程模块：根据用户的上下文信息，生成定制化的提示，输入到端侧LLM中。4) 端侧LLM推理模块：利用部署在智能手机上的LLM，根据提示生成个性化的服务。5) 结果输出模块：将LLM生成的服务结果呈现给用户。

关键创新：该论文最重要的技术创新点在于将LLM部署在智能手机端，并结合多模态传感器数据进行上下文感知和个性化服务。与传统的云端LLM个性化服务相比，该方法具有更高的隐私性、更低的延迟和成本，以及更好的个性化效果。这是首个将端侧LLM与智能手机传感相结合的个性化框架。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) 端侧LLM的选择：需要选择适合在智能手机上运行的轻量级LLM，例如LLaMA、MiniGPT等。2) 上下文感知的策略：需要设计有效的算法，从传感器数据中提取有用的上下文信息。3) 提示工程的设计：需要设计合适的提示模板，引导LLM生成个性化的服务。4) 能耗优化：由于LLM推理需要消耗大量的计算资源，因此需要对能耗进行优化，例如使用模型量化、剪枝等技术。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过一个大学生案例研究，验证了框架的有效性，展示了其提供定制化推荐的能力。实验结果表明，该框架在隐私保护、性能表现、延迟控制、成本节约以及电池和能源消耗等方面，均优于或至少与云端LLM方案持平，实现了最佳的权衡。具体的性能数据和提升幅度在论文中未明确给出，未来工作将进行更详细的量化评估。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用前景，例如在医疗保健领域，可以根据用户的健康状况和生活习惯，提供个性化的健康建议和用药提醒；在生产力领域，可以根据用户的工作内容和时间安排，提供个性化的任务管理和日程安排；在娱乐领域，可以根据用户的兴趣爱好和观看历史，提供个性化的电影、音乐和游戏推荐。该框架有望显著提升用户体验，并为各种智能应用提供新的可能性。

📄 摘要（原文）

This demo presents a novel end-to-end framework that combines on-device large language models (LLMs) with smartphone sensing technologies to achieve context-aware and personalized services. The framework addresses critical limitations of current personalization solutions via cloud LLMs, such as privacy concerns, latency and cost, and limited personal information. To achieve this, we innovatively proposed deploying LLMs on smartphones with multimodal sensor data through context-aware sensing and customized prompt engineering, ensuring privacy and enhancing personalization performance. A case study involving a university student demonstrated the capability of the framework to provide tailored recommendations. In addition, we show that the framework achieves the best trade-off in privacy, performance, latency, cost, battery and energy consumption between on-device and cloud LLMs. To the best of our knowledge, this is the first framework to provide on-device LLMs personalization with smartphone sensing. Future work will incorporate more diverse sensor data and involve extensive user studies to enhance personalization. Our proposed framework has the potential to substantially improve user experiences across domains including healthcare, productivity, and entertainment.