論文の概要: Identifying and Decomposing Compound Ingredients in Meal Plans Using Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.05892v1
• Date: Fri, 08 Nov 2024 12:38:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:12:33.612706
• Title: Identifying and Decomposing Compound Ingredients in Meal Plans Using Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた食事計画における成分成分の同定と分解
• Authors: Leon Kopitar, Leon Bedrac, Larissa J Strath, Jiang Bian, Gregor Stiglic,
• Abstract要約: 本研究では, 食事計画における大規模言語モデルの有効性について検討し, 複合成分の識別・分解能力に着目した。 GPT-4o, Llama-3 (70b), Mixtral (8x7b) の3種類のモデルを用いて, 複合成分の認識・分解能力の評価を行った。 予備的な結果は、Llama-3 (70b) と GPT-4o が正確な分解に優れているのに対して、全てのモデルは調味料や油などの必須成分を同定することが困難であることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.477074442920329
• License:
• Abstract: This study explores the effectiveness of Large Language Models in meal planning, focusing on their ability to identify and decompose compound ingredients. We evaluated three models-GPT-4o, Llama-3 (70b), and Mixtral (8x7b)-to assess their proficiency in recognizing and breaking down complex ingredient combinations. Preliminary results indicate that while Llama-3 (70b) and GPT-4o excels in accurate decomposition, all models encounter difficulties with identifying essential elements like seasonings and oils. Despite strong overall performance, variations in accuracy and completeness were observed across models. These findings underscore LLMs' potential to enhance personalized nutrition but highlight the need for further refinement in ingredient decomposition. Future research should address these limitations to improve nutritional recommendations and health outcomes.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 食事計画における大規模言語モデルの有効性について検討し, 複合成分の識別・分解能力に着目した。 GPT-4o, Llama-3 (70b), Mixtral (8x7b) の3種類のモデルを用いて, 複合成分の認識・分解能力の評価を行った。 予備的な結果は、Llama-3 (70b) と GPT-4o が正確な分解に優れているのに対して、全てのモデルは調味料や油などの必須成分を同定することが困難であることを示している。 全体的な性能は高いが、精度と完全性のばらつきはモデル間で観測された。 これらの知見は、パーソナライズされた栄養を増強するLSMsの可能性を示しているが、成分分解のさらなる改善の必要性を強調している。 今後の研究は、これらの制限に対処し、栄養レコメンデーションと健康的な結果を改善するべきである。

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