Personalized Multimodal Large Language Models: A Survey

📄 arXiv: 2412.02142v1 📥 PDF

作者: Junda Wu, Hanjia Lyu, Yu Xia, Zhehao Zhang, Joe Barrow, Ishita Kumar, Mehrnoosh Mirtaheri, Hongjie Chen, Ryan A. Rossi, Franck Dernoncourt, Tong Yu, Ruiyi Zhang, Jiuxiang Gu, Nesreen K. Ahmed, Yu Wang, Xiang Chen, Hanieh Deilamsalehy, Namyong Park, Sungchul Kim, Huanrui Yang, Subrata Mitra, Zhengmian Hu, Nedim Lipka, Dang Nguyen, Yue Zhao, Jiebo Luo, Julian McAuley

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.IR

发布日期: 2024-12-03

💡 一句话要点

个性化多模态大语言模型综述：架构、训练与应用

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

关键词: 多模态大语言模型 个性化 用户建模 模型训练 知识融合 深度学习 自然语言处理 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在个性化方面存在不足，难以针对不同用户的偏好和需求进行定制化调整，导致性能受限。
  2. 本文提出了一种针对个性化MLLM的分类体系，并深入探讨了各种个性化技术，为研究人员提供了清晰的指导。
  3. 该综述总结了现有研究中的个性化任务、评估指标和数据集，并指出了个性化MLLM领域面临的挑战和未来方向。

📝 摘要（中文）

多模态大语言模型（MLLMs）因其卓越的性能和整合文本、图像、音频等多种数据模态的能力而变得日益重要，能够以高精度执行复杂任务。本文对个性化多模态大语言模型进行了全面的综述，重点关注其架构、训练方法和应用。我们提出了一种直观的分类方法，用于对个性化MLLM以适应个体用户的技术进行分类，并据此进行讨论。此外，我们讨论了如何在适当的情况下组合或调整这些技术，强调它们的优势和基本原理。我们还简要总结了现有研究中调查的个性化任务，以及常用的评估指标。此外，我们总结了可用于基准测试个性化MLLM的数据集。最后，我们概述了关键的开放挑战。本综述旨在为寻求理解和推进个性化多模态大语言模型的研究人员和从业者提供有价值的资源。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型（MLLM）在个性化方面的不足。现有的MLLM通常是通用模型，难以根据不同用户的特定需求和偏好进行定制，导致在某些个性化任务上的性能表现不佳。痛点在于缺乏对用户个体差异的有效建模和利用，以及相应的训练和评估方法。

核心思路：本文的核心思路是对现有个性化MLLM的技术进行系统性的梳理和分类，从而为研究人员提供一个清晰的框架，以便更好地理解和开发个性化的MLLM。通过对不同个性化技术的优势和局限性进行分析，为未来的研究方向提供指导。

技术框架：本文主要采用文献综述的形式，对现有的个性化MLLM研究进行整理和分析。其框架主要包括：1) 对个性化MLLM进行定义和分类；2) 详细介绍各种个性化技术，包括架构、训练方法和应用；3) 总结现有研究中使用的个性化任务、评估指标和数据集；4) 讨论个性化MLLM领域面临的挑战和未来方向。

关键创新：本文的创新之处在于提出了一个直观的分类体系，用于对个性化MLLM的技术进行分类。该分类体系能够帮助研究人员更好地理解不同个性化技术的特点和适用场景，从而更有效地进行研究和开发。此外，本文还对现有研究中使用的个性化任务、评估指标和数据集进行了全面的总结，为未来的研究提供了重要的参考。

关键设计：本文主要关注现有研究的总结和分析，没有提出新的模型或算法。因此，没有具体的参数设置、损失函数或网络结构等技术细节需要描述。关键在于对现有技术的理解和分类，以及对未来研究方向的展望。

📊 实验亮点

该综述总结了现有研究中使用的个性化任务，例如个性化图像描述、个性化对话生成等。同时，总结了常用的评估指标，如BLEU、ROUGE、CIDEr等，以及可用于基准测试个性化MLLM的数据集，为研究人员提供了重要的参考资源。该综述还指出了个性化MLLM领域面临的挑战，例如数据隐私、模型可解释性等。

🎯 应用场景

个性化多模态大语言模型在医疗诊断、教育辅导、智能推荐、人机交互等领域具有广泛的应用前景。通过结合用户的个人信息、历史行为和偏好，可以为用户提供更加精准和个性化的服务，提升用户体验和效率。例如，在医疗领域，可以根据患者的病历、影像资料和基因信息，为患者提供个性化的治疗方案。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (MLLMs) have become increasingly important due to their state-of-the-art performance and ability to integrate multiple data modalities, such as text, images, and audio, to perform complex tasks with high accuracy. This paper presents a comprehensive survey on personalized multimodal large language models, focusing on their architecture, training methods, and applications. We propose an intuitive taxonomy for categorizing the techniques used to personalize MLLMs to individual users, and discuss the techniques accordingly. Furthermore, we discuss how such techniques can be combined or adapted when appropriate, highlighting their advantages and underlying rationale. We also provide a succinct summary of personalization tasks investigated in existing research, along with the evaluation metrics commonly used. Additionally, we summarize the datasets that are useful for benchmarking personalized MLLMs. Finally, we outline critical open challenges. This survey aims to serve as a valuable resource for researchers and practitioners seeking to understand and advance the development of personalized multimodal large language models.