研究紹介

背景情報に基づく安全な食材選定とレシピ生成のための大規模言語モデルの研究

Wikipediaやgoogle scholarに掲載されている論文の情報から生物の特徴や保有する毒、寄生虫の種類などの背景情報を学習した大規模言語モデルを用いて、 虫や草を安全に食べることができるレシピを生成するシステムを目指す。

ナメクジは食べられない → ナメクジに寄生する広東住血線虫が原因 → 広東住血線虫は熱に弱い → 熱を加える → 食べられる

このような因果関係を考慮すれば大抵の虫は食べれるはず。因果関係をChatGPT を用いて推定し、安全に食べるためのレシピを生成したい。

現時点では虫の名前を入力すると食べられるか否かを判別する分類モデルのようなタスクに特化したLLMの研究を行っている。

研究担当 : 遠藤 哲