論文の概要: NutriBench: A Dataset for Evaluating Large Language Models in Carbohydrate Estimation from Meal Descriptions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12843v1
- Date: Thu, 4 Jul 2024 15:10:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-22 08:28:07.071143
- Title: NutriBench: A Dataset for Evaluating Large Language Models in Carbohydrate Estimation from Meal Descriptions
- Title（参考訳）: NutriBench: 食事記述からの炭水化物推定における大規模言語モデル評価用データセット
- Authors: Andong Hua, Mehak Preet Dhaliwal, Ryan Burke, Yao Qin,
- Abstract要約: 我々はNutriBenchについて紹介する。NutriBenchは、初めて公開された自然言語による食事記述に基づく栄養ベンチマークである。
ヌトリベンチは、炭水化物、タンパク質、脂肪、カロリーを含む、マクロ栄養成分のラベルで、5,000人の人間によって検証された食事記述で構成されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.67698488198099
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Accurate nutrition estimation helps people make informed decisions about their dietary choices and is crucial for preventing serious health issues. We present NutriBench, the first publicly available natural language meal description based nutrition benchmark. NutriBench consists of 5,000 human-verified meal descriptions with macro-nutrient labels, including carbohydrates, proteins, fats, and calories. The data is divided into 15 subsets varying in complexity based on the number, servings, and popularity of the food items in the meal and the specificity of serving size descriptions. We conducted an extensive evaluation of seven popular and state-of-the-art Large Language Models (LLMs), including GPT-3.5, Llama-3, and a medical domain-specific model with standard, Chain-of-Thought and Retrieval-Augmented Generation strategies on our benchmark for carbohydrate estimation. We also conducted a human study involving expert and non-expert participants and found that LLMs can provide more accurate and faster predictions over a range of complex queries. We present a thorough analysis and comparison of different LLMs, highlighting the opportunities and challenges of using LLMs for nutrition estimation in real-life scenarios. Our benchmark is publicly available at: https://mehak126.github.io/nutribench.html
- Abstract（参考訳）: 正確な栄養推定は、人々が食事の選択について情報を得るのを助け、深刻な健康問題を防ぐのに不可欠である。
我々はNutriBenchについて紹介する。NutriBenchは、初めて公開された自然言語による食事記述に基づく栄養ベンチマークである。
ヌトリベンチは、炭水化物、タンパク質、脂肪、カロリーを含む、マクロ栄養成分のラベルで、5,000人の人間によって検証された食事記述で構成されている。
データは、食事中の食品の数、提供者数、人気度、サービスサイズ記述の特異性に基づいて、複雑さの異なる15のサブセットに分けられる。
GPT-3.5, Llama-3, and a medical domain-specific model with standard, Chain-of-Thought and Retrieval-Augmented Generation strategy on our benchmark for Carbohydrate Estimation。
また、専門家と非専門家の被験者による人間による研究を行い、LSMがより正確で高速な予測を、より複雑なクエリに対して提供できることを見出した。
実生活シナリオにおける栄養推定にLLMを使用する機会と課題を明らかにする。
私たちのベンチマークは、https://mehak126.github.io/nutribench.htmlで公開されています。
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