Ученые разработали метод для персональных советов по питанию от ИИ
Исследователи из Института AIRI и Университета ИТМО представили метод PA-CoT, который повышает качество персональных советов по рациону от генеративных моделей. Разработка минимизирует общие или потенциально рискованные рекомендации за счет более глубокого анализа данных пользователя.
Универсальные советы в диетологии могут быть нерелевантными или даже нежелательными для людей с разными физиологическими параметрами: то, что безопасно для здорового человека, требует корректировки при хронических заболеваниях, аллергиях или специфических целях.
Метод PA-CoT работает в несколько шагов: сначала модель изучает профиль пользователя, выделяя цели, нагрузку и диетические ограничения, затем формирует рекомендации с учетом этих данных. На завершающем этапе система проверяет ответ на вред и при необходимости добавляет дисклеймер о визите к врачу.
Метод протестировали на 200 пользовательских кейсах с эталонными ответами диетологов, сравнив его с одиннадцатью альтернативами. По шкале от 1 до 5 баллы по персонализации и безопасности превысили 4,7 и 4,6 – выше показателей ближайшего конкурента. В планах ученых – расширение тестовой базы и создание диалогового помощника по нутрициологии.
