在AI技术飞速发展的今天，个性化体验成为用户追求的焦点。如何让AI真正理解用户需求，提供量身定制的服务，成为人工智能领域的一大挑战。华为与清华大学合作研发的PMG（Personalized Multimodal Generation）技术，为解决这一难题提供了新的思路。这项技术能够根据用户的历史行为和偏好，生成个性化的多模态内容，例如表情包、T恤设计图和电影海报等，为用户带来更贴心、更便捷的AI体验。
在这个个性化至上的时代，AI如何更懂你?想象一下，当你在聊天软件中输入“我通过了，很开心!”时，一个懂得你心意的AI，不仅识别出你的兴奋情绪，还记起你偏爱笑脸猫的表情，于是，它为你量身打造了一系列独特的笑脸猫表情包。
在人工智能的个性化生成领域，华为与清华大学强强联手，打造了一项名为PMG（Personalized Multimodal Generation）的新技术。这项技术能够根据用户的历史行为和偏好，生成符合用户个性化需求的多模态内容，如表情包、T恤设计图、电影海报等。
PMG的工作原理是什么?它通过分析用户的观影和对话历史，结合大语言模型的推理能力，提取出用户的偏好。这一过程包括显式的关键词生成和隐式的用户偏好向量生成，两者相结合，为多模态内容的生成提供了丰富的信息基础。
在实际应用中，PMG技术能够实现如下功能:
关键词生成:构造提示词指导大模型提取用户偏好为关键词。
隐向量生成:结合用户偏好关键词和目标项关键词，使用P-Tuning V2微调的偏差校正大模型，学习多模态生成能力。
用户偏好和目标项的平衡:通过计算个性化水平和准确度，量化衡量生成效果，并优化生成内容。
研究团队通过电商服装图片生成、电影海报场景和表情生成三个应用场景验证了PMG技术的有效性。实验结果表明，PMG能够生成反映用户偏好的个性化内容，并且在图像相似度指标LPIPS和SSIM上表现出色。
这项技术不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中展现出巨大的潜力和商业价值。随着个性化需求的日益增长，PMG技术有望在未来迎来爆发式增长，为用户带来更加丰富、个性化的体验。
项目地址：https://github.com/mindspore-lab/models/tree/master/research/huawei-noah/PMG
总而言之，PMG技术通过结合大语言模型和多模态生成能力，实现了高度个性化的内容生成，为用户提供了更贴近需求、更具创意的AI体验。其在电商、娱乐等领域的应用前景广阔，值得期待其未来的发展和应用。