I ricercatori di Georgia Tech presentano ChattyChef un dataset di ricette per rivoluzionare l’esperienza culinaria.

I ricercatori di Georgia Tech presentano ChattyChef, un dataset di ricette per rivoluzionare l'esperienza culinaria.

L’intelligenza artificiale (AI) ha rivoluzionato vari aspetti della nostra vita, dallo shopping alla pianificazione e persino alla scrittura. Tuttavia, quando si tratta di cucinare, l’AI ha faticato a seguire le ricette passo dopo passo nell’ordine corretto. Riconoscendo questa sfida, i ricercatori del College of Computing del Georgia Institute of Technology hanno compiuto significativi progressi in questo campo con la loro nuova ricerca.

Il team di ricerca ha sviluppato un dataset chiamato ChattyChef, che utilizza modelli di elaborazione del linguaggio naturale per assistere gli utenti nella preparazione di ricette. Sfruttando la potenza del modello di linguaggio open source GPT-J, il dataset di ChattyChef è costituito da dialoghi di cucina che guidano gli utenti attraverso le ricette.

Nel loro articolo “Improved Instruction Ordering in Recipe-Grounded Conversation”, i ricercatori approfondiscono le complessità dell’utilizzo di grandi modelli di linguaggio per costruire uno chef AI. Molti tentativi precedenti di utilizzare modelli di linguaggio per la cucina sono falliti a causa dell’incapacità del modello di comprendere l’intento dell’utente e tracciare correttamente la progressione della ricetta, definita “stato della conversazione”. Inoltre, questi modelli faticano a fornire risposte precise alle domande di chiarimento riguardanti le quantità degli ingredienti o i tempi di cottura.

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Per affrontare queste sfide, i ricercatori hanno incorporato due caratteristiche fondamentali nel loro modello. La prima caratteristica è la rilevazione dell’intento dell’utente, che aiuta a determinare l’intento dell’utente all’interno di un insieme predefinito di possibilità, come richiedere la prossima istruzione o cercare dettagli sugli ingredienti. La seconda caratteristica è il tracciamento dello stato delle istruzioni, che consente al modello di identificare il passo specifico in cui si trova l’utente, raggiungendo un tasso di accuratezza dell’80%.

L’utilizzo combinato della rilevazione dell’intento dell’utente e del tracciamento dello stato delle istruzioni serve come base per la terza innovazione di ChattyChef: la generazione di risposte. Sfruttando l’intento dell’utente, il modello genera la risposta più adatta per rispondere alla domanda dell’utente. Allo stesso tempo, lo stato delle istruzioni consente la selezione delle parti più rilevanti della ricetta. Questo approccio mira a prevenire confusione o sovraccarico degli utenti con passaggi non necessari durante il processo di cottura.

Il dataset di ChattyChef si basa su ricette di WikiHow che hanno ricevuto valutazioni positive e contengono meno di otto passaggi. Per creare il dataset, i ricercatori hanno utilizzato il crowdsourcing, dove le persone hanno recitato scenari per determinare le istruzioni ottimali da includere.

Le potenziali applicazioni delle innovazioni di ChattyChef vanno oltre il campo della cucina. I ricercatori ritengono che questo approccio possa essere utilizzato in vari settori, come manuali di riparazione o documentazione di software.

In conclusione, il team ha compiuto significativi progressi nel affrontare le sfide dell’utilizzo di grandi modelli di linguaggio per costruire uno chef AI. Incorporando la rilevazione dell’intento dell’utente, il tracciamento dello stato delle istruzioni e la generazione di risposte ottimizzate, il sistema ChattyChef dimostra il promettente potenziale per assistere con precisione gli utenti nella preparazione di ricette. Questa ricerca apre le porte a applicazioni più ampie in altri settori, migliorando l’esperienza degli utenti e semplificando compiti complessi attraverso la potenza dell’AI.