論文の概要: Personalized Multimodal Large Language Models: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.02142v1
• Date: Tue, 03 Dec 2024 03:59:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:51:54.638111
• Title: Personalized Multimodal Large Language Models: A Survey
• Title（参考訳）: パーソナライズされたマルチモーダル大言語モデル:サーベイ
• Authors: 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,
• Abstract要約: マルチモーダル大言語モデル(MLLM)は、最先端の性能と複数のデータモダリティを統合する能力により、ますます重要になっている。 本稿では,パーソナライズされたマルチモーダルな大規模言語モデルに関する包括的調査を行い,そのアーキテクチャ,トレーニング方法,アプリケーションに焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 127.9521218125761
• License:
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: MLLM(Multimodal Large Language Models)は,テキストや画像,音声などの複数のデータモダリティを統合して,複雑なタスクを高精度に実行可能にする技術として,ますます重要になっている。 本稿では,パーソナライズされたマルチモーダルな大規模言語モデルに関する包括的調査を行い,そのアーキテクチャ,トレーニング方法,アプリケーションに焦点をあてる。 本稿では,MLLMを個人化するためのテクニックを分類するための直感的な分類法を提案し,その手法について考察する。 さらに,このような手法が適切な場合にどのように組み合わせられるかについて議論し,その利点と基礎となる根拠を明らかにする。 また,既存研究におけるパーソナライズ課題の簡潔な要約と,一般的な評価指標について述べる。 さらに、パーソナライズされたMLLMのベンチマークに有用なデータセットを要約する。 最後に、重要なオープン課題を概説する。 この調査は、パーソナライズされたマルチモーダルな大規模言語モデルの理解と発展を目指す研究者や実践者にとって、貴重な情報源となることを目的としている。

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