인류의 모든 요리법을 2MB로 압축하기

Epicure는 11개 언어에 걸친 414만 개의 레시피 데이터를 기반으로 학습된 식재료 임베딩 모델 제품군이다.

LLM 기반 파이프라인을 통해 방대한 레시피의 식재료 데이터를 1,790개의 표준 항목으로 정규화하였으며, 식재료 간의 공생 관계(NPMI graph)와 화학적 화합물 정보(FlavorDB)를 결합한 그래프 구조를 활용한다.

연구진은 Metapath2Vec의 세 가지 변형 모델을 통해 식재료의 관계를 다각도로 분석한다:

• Cooc: 식재료 간의 단순 공생 관계(Co-occurrence) 그래프 학습
• Chem: 화학적 화합물 경로(Chemical compound metapaths) 학습
• Core: 공생 관계와 화학적 특성을 결합하여 두 영역 사이의 균형을 조절

이를 통해 식재료의 화학적 성질과 실제 요리 문맥 사이의 관계를 정교하게 임베딩할 수 있다.