Omni-Persona: 옴니모달 개인화의 체계적 벤치마킹과 개선

Omni-Persona는 텍스트, 이미지, 오디오 전반의 옴니모달 개인화를 위한 첫 종합 벤치마크를 제시한다.

Persona Modality Graph로 개인화 과제를 체계화하고, 단순 예측이 아니라 정답 근거와 응답 보류까지 평가한다.

새 지표인 Calibrated Accuracy는 모델이 정답을 맞히는지, 부재한 페르소나를 잘못 추론하지 않는지, 언제 답변을 멈춰야 하는지 더 잘 측정한다.

이번 벤치마크는 SFT와 RLVR을 포함한 현재 멀티모달 학습과 모델 동작의 큰 한계를 드러낸다.