في عالم الذكاء الاصطناعي المتطور، تبرز نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models - LLMs) كأحد الأدوات الأكثر تأثيراً في مجال التخطيط الغذائي والرعاية الصحية. مؤخراً، أجريت دراسة مثيرة تكشف عن قدرة هذه النماذج على تحليل الوصفات الغذائية وفحص ملاءمتها لمرضى السكري، سجلت نتائج واعدة قد تُحسن من نوعية الحياة لهؤلاء الأشخاص.

تتمثل التحديات الرئيسية التي تواجه نماذج اللغات الضخمة في استرجاع الإرشادات الغذائية الملائمة لمرضى السكري، وتفكيك الوصفات إلى مكوناتها وطرق الطهي، وتطبيق هذه الإرشادات لتحديد مدى ملاءمة الوصفة. لتقييم هذه القدرات، استخدمت الدراسة ثلاثة أنواع من استراتيجيات الاستعلام:
(i) الاستعلام المباشر،
(ii) الاستعلام بمساعدة السياق، و
(iii) الاستعلام النموذجي.

تم تطوير مجموعة بيانات تحتوي على 7607 وصفات، منها 3807 مناسبة لمرضى السكري و3800 غير مناسبة. أظهرت النتائج أن معظم النماذج تتبنى حذراً كبيراً عند التنبؤ بملاءمة الوصفات، وذلك لتفادي النتائج الضارة المحتملة. النماذج التي تملك القدرة على التفكير بمعايير الإرشادات الغذائية أثبتت أداءً أفضل في تقييم مدى ملاءمة الوصفات.

علاوةً على ذلك، أظهرت كل من نماذج Mistral-7B وLlama 70B أداءً متفوقًا مقارنةً بنماذج أخرى. هذه النتائج تُضيء على المستقبل الواعد لجمع الإبداع في علوم الطهي مع التقنية الحديثة، مما يوفر طُرقًا أفضل لتلبية احتياجات مرضى السكري.