LLM orientovaný na potraviny řeší datové výzvy k posílení nutričních aplikací

Vědci z Technologie Institutu pro výpočetní techniku ​​Čínské akademie věd spolu se spolupracovníky vyvinuli model s velkým jazykem orientovaným na potraviny (LLM)-Foodsky. Studie je zveřejněna v Vzory.

LLM prokázaly potenciál při řešení složitých výzev na různých oborech. Jejich aplikace v potravě je však stále podezřelá.

Rozvoj LLMS zaměřených na potraviny čelí výzvám, především kvůli omezené a roztříštěné povaze vysoce kvalitních údajů o potravinách. Údaje související s potravinami pocházejí z různých zdrojů, které jsou často sužovány pravopisnými chybami, gramatickými problémy a duplikáty. Navíc rozmanitost témat v oblasti potravin, jako jsou složky a nutriční informacePředstavuje obtíže pro LLMS při efektivním řízení těchto informací.

Za účelem řešení těchto výzev představili vědci Foodsky, velký LLM specifický pro doménu určený pro kulinářské a nutriční aplikace. Nejprve vyvinuli FoodEarth, vysoce kvalitní čínský datový soubor údajů obsahující 811 491 záznamů o různých tématech souvisejících s potravinami z renomovaných zdrojů. Foodsky byl vyškolen pomocí Corpus Foodearth Corpus.

Technicky tým navrhl model selektivního stavového prostoru selektivního a hierarchický algoritmus generování vyhledávání na téma. Tyto Inovace Umožněte společnosti Foodsky začlenit informace týkající se témat a načíst data z externích znalostních základen, zvýšit jeho schopnost porozumět jemnozrnné sémantice potravin a generovat text související s potravinami.

Model FoodSskyho dosáhl působivé míry přesnosti nulového výstřelu 83,3% na čínské národní zkoušce šéfkuchaře a 91,2% při zkoušce národní výživy, což prokázalo jeho účinnost při poskytování spolehlivých kulinářů a nutričních pokynů.

Očekává se, že Foodsky posílí veřejnou výživu a zdraví, kulinářské vzdělávání a potravinářský průmyslpřispívat k podpoře zdravějších a udržitelnějších stravovacích vzorců.