KaikakuのEpicureモデル、風味のペアリングを「化学」と「レシピ」で分ける
kaikaku.aiがEpicureをリリース。レシピの文脈と風味の化学に基づいて食材のペアリングを分類する3つのモデルで、料理の精密なコントロールを可能にする。
スタートアップのkaikaku.aiは、料理の食材の組み合わせが共有される味の分子に由来するのか、レシピの頻度に由来するのかを分離する3つのモデル「epicure」を導入した。テストの結果、化学に基づく「chem」モデルは、鶏肉と豚肉、またはバジルとオレガノのような味の親戚を独自に識別し、レシピに基づく「cooc」モデルは、ニンニクとパルメザンチーズのような料理の定番を提案した。システムは、LLMの埋め込みによってクリーンアップされた7言語の414万件のレシピを処理し、1,790の食材をマッピングする。これにより、米を南アジアの味にシフトしてカレー葉またはフェヌグリークを発見するような方向性のある検索が可能になる。