論文の概要: Optimizing Ingredient Substitution Using Large Language Models to Enhance Phytochemical Content in Recipes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.08792v1
• Date: Fri, 13 Sep 2024 12:55:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 16:29:18.291426
• Title: Optimizing Ingredient Substitution Using Large Language Models to Enhance Phytochemical Content in Recipes
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いたレシピ中の植物化学的含量向上のためのイングレディエント置換の最適化
• Authors: Luis Rita, Josh Southern, Ivan Laponogov, Kyle Higgins, Kirill Veselkov,
• Abstract要約: 本研究では,レシピの成分置換を最適化するために,大規模言語モデル (LLM) をどのように適用できるかを検討する。 OpenAIのGPT-3.5、DaVinci、MetaのTinyLlamaといったモデルを、成分置換データセットを使用して微調整しました。 これらの置換により、1,951の植物化学的に濃縮された成分ペアリングと1,639のユニークなレシピが作られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the emerging field of computational gastronomy, aligning culinary practices with scientifically supported nutritional goals is increasingly important. This study explores how large language models (LLMs) can be applied to optimize ingredient substitutions in recipes, specifically to enhance the phytochemical content of meals. Phytochemicals are bioactive compounds found in plants, which, based on preclinical studies, may offer potential health benefits. We fine-tuned models, including OpenAI's GPT-3.5, DaVinci, and Meta's TinyLlama, using an ingredient substitution dataset. These models were used to predict substitutions that enhance phytochemical content and create a corresponding enriched recipe dataset. Our approach improved Hit@1 accuracy on ingredient substitution tasks, from the baseline 34.53 plus-minus 0.10% to 38.03 plus-minus 0.28% on the original GISMo dataset, and from 40.24 plus-minus 0.36% to 54.46 plus-minus 0.29% on a refined version of the same dataset. These substitutions led to the creation of 1,951 phytochemically enriched ingredient pairings and 1,639 unique recipes. While this approach demonstrates potential in optimizing ingredient substitutions, caution must be taken when drawing conclusions about health benefits, as the claims are based on preclinical evidence. Future work should include clinical validation and broader datasets to further evaluate the nutritional impact of these substitutions. This research represents a step forward in using AI to promote healthier eating practices, providing potential pathways for integrating computational methods with nutritional science.
• Abstract（参考訳）: 計算胃科の分野では、科学的に支援された栄養目標と料理の実践を整合させることがますます重要である。 本研究では,大規模言語モデル(LLM)を用いてレシピの成分置換を最適化し,特に食品の植物化学的含量を高める方法について検討した。 ファイトケミカル(英: Phytochemicals)は、植物に含まれる生物活性化合物で、前臨床研究に基づいて、潜在的な健康上の利益をもたらす可能性がある。 OpenAIのGPT-3.5、DaVinci、MetaのTinyLlamaといったモデルを、成分置換データセットを使用して微調整しました。 これらのモデルは、植物化学的内容を高める代替品を予測し、対応する濃縮されたレシピデータセットを作成するために使用された。 GISMoデータセットのベースライン34.53プラス10%から38.03プラス0.28%、同じデータセットの洗練されたバージョンでは40.24プラス0.36%から54.46プラス0.29%まで、成分置換タスクのHit@1精度を改善した。 これらの置換により、1,951の植物化学的に濃縮された成分ペアリングと1,639のユニークなレシピが作られた。 このアプローチは、成分代替品を最適化する可能性を示しているが、その主張は先入観的な証拠に基づいているため、健康上の利益に関する結論を導き出す際には注意が必要である。 今後の研究には、これらの代替品の栄養的影響をさらに評価するために、臨床検証とより広範なデータセットを含めるべきである。 この研究は、AIを使用してより健康的な食事の実践を促進するための一歩であり、計算手法と栄養科学を統合するための潜在的経路を提供する。

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