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A LLM orientada para alimentos aborda os desafios de dados para avançar as aplicações nutricionais

Novos desafios de dados de modelos de modelo de linguagem de grande linguagem para avançar para promover aplicações nutricionais

As aplicações potenciais do LLM Foodsky, orientado a alimentos, para diferentes populações em diferentes cenários. Crédito: Grupo de Min Weiqing

Pesquisadores do Instituto de Tecnologia de Computação da Academia Chinesa de Ciências, juntamente com colaboradores, desenvolveram um modelo de idioma grande orientado para alimentos (LLM)-Foodsky. O estudo é publicado em Padrões.

Os LLMs mostraram potencial no combate aos desafios complexos em vários campos. No entanto, sua aplicação em alimentos ainda é subexplorada.

O desenvolvimento de LLMs orientados a alimentos enfrenta desafios, principalmente devido à natureza limitada e fragmentada dos dados alimentares de alta qualidade. Os dados relacionados a alimentos vêm de várias fontes, geralmente atormentados por erros de ortografia, questões gramaticais e duplicatas. Além disso, a diversidade de tópicos no domínio alimentar, como ingredientes e informações nutricionais, apresenta dificuldades para o LLMS para gerenciar efetivamente essas informações.

Para enfrentar esses desafios, os pesquisadores introduziram o Foodsky, um LLM grande específico para domínio, projetado para aplicações culinárias e nutricionais. Eles desenvolveram o FoodEarth, um conjunto de dados de instruções chinesas de alta qualidade, contendo 811.491 entradas em vários tópicos relacionados a alimentos de fontes respeitáveis. A Foodsky foi treinada usando o Corpus alimentar.

Tecnicamente, a equipe propôs um modelo de espaço de estado seletivo de tópicos e um algoritmo de geração de recuperação com consciência de tópicos hierárquicos. Essas inovações permitem que a Foodsky incorpore informações relevantes para tópicos e recupere dados de bases de conhecimento externas, aprimorando sua capacidade de entender a semântica de alimentos refinados e gerar texto relacionado a alimentos.

O modelo Foodsky alcançou impressionantes taxas de precisão de tiro zero de 83,3% no exame nacional do chef da China e 91,2% no exame nacional de qualificação nutricionista, demonstrando sua eficácia no fornecimento de orientação culinária e nutricional confiável.

Espera -se que a Foodsky promova a nutrição e a saúde públicas, a educação culinária e a indústria de alimentos, contribuindo para a promoção de padrões alimentares mais saudáveis ​​e sustentáveis.

Mais informações:
Pengfei Zhou et al, Foodsky: um modelo de linguagem grande orientado para os alimentos que pode passar no chef e nos exames dietéticos, Padrões (2025). Doi: 10.1016/j.patter.2025.101234

Fornecido pela Academia Chinesa de Ciências

Citação: O LLM orientado a alimentos aborda os desafios de dados para avançar em aplicações nutricionais (2025, 6 de junho) Recuperado em 6 de junho de 2025 de https://medicalxpress.com/news/2025-06-food-llm-tackles-advance——-utritional.html

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