Faire avancer la compréhension des recettes avec le dataset PizzaCommonSense

Les recettes de cuisine, c'est une façon de dire à quelqu'un comment préparer à manger en utilisant des ingrédients et des étapes. Pour s'améliorer, les ordis doivent apprendre à suivre et à réfléchir sur ces étapes. Ça implique de comprendre ce qu'il faut faire et quels devraient être les résultats pour chaque action dans la recette.

Pour aider avec ça, on a créé un nouvel ensemble de recettes appelé PizzaCommonSense. Cette collection inclut plein de recettes de pizza, chacune décomposée en parties simples. Pour chaque étape de la recette, on montre quels ingrédients sont nécessaires avant et après l'action. On pense que ça peut aider les ordis à apprendre à réfléchir comme un humain quand ils cuisinent.

#L'Importance des Recettes

Les recettes, c'est plus que des listes d'ingrédients. Elles nous guident à travers le processus de cuisson en expliquant quoi faire à chaque étape. Quand quelqu'un lit une recette, il doit savoir comment chaque étape affecte la nourriture. Ça demande quelques connaissances de base en cuisine, comme comment différentes méthodes de cuisson peuvent changer le goût et la texture d'un plat.

La plupart des gens peuvent imaginer ce qui se passe à chaque étape d'une recette, même s'ils n'ont jamais fait ce plat. Ils utilisent ce qu'ils savent de la cuisine pour deviner quels ingrédients sont nécessaires, prédire les effets de la cuisson, expliquer ce qu'ils ont fait, et ajuster les étapes selon leur situation.

#Grands Modèles de Langage (LLMs)

Les avancées récentes en technologie ont conduit au développement de grands modèles de langage (LLMs). Ces modèles ont fait des progrès significatifs dans la compréhension et le raisonnement avec le langage. Ils peuvent apprendre par exemples et améliorer leur performance selon le contexte.

Au fur et à mesure que les capacités de ces systèmes artificiels grandissent, on doit évaluer comment ils prennent des décisions. En demandant à ces modèles d'expliquer leur raisonnement avec leurs réponses, on peut évaluer l'exactitude de leur processus de pensée.

#Présentation du Dataset PizzaCommonSense

PizzaCommonSense est un dataset qui vise à améliorer la compréhension des étapes impliquées dans les recettes de cuisine. Il comprend des recettes de pizza décomposées en actions simples. Chaque action est décrite de manière à mettre en avant les ingrédients utilisés et les résultats obtenus. Ce format permet aux modèles d'apprendre à raisonner sur la cuisine.

Dans le dataset, les recettes sont présentées dans un tableau avec quatre colonnes : l'instruction de cuisson, les ingrédients d'entrée, l'action de cuisson, et les ingrédients de sortie. L'objectif est que les modèles prédisent les entrées et les sorties pour chaque action de cuisson selon les instructions fournies.

#Défis dans les Recettes de Cuisine

Les recettes de cuisine peuvent être compliquées pour les ordis. Ils doivent déterminer les entrées et les sorties pour chaque étape, ce qui implique de traiter beaucoup d'infos. Les étapes où la cuisson principale se passe peuvent entraîner des changements complexes dans la nourriture. Comprendre ces changements est essentiel pour qu'un ordi puisse imiter les compétences culinaires humaines.

Cette tâche devient compliquée à cause de divers facteurs comme les infos manquantes, des références floues, et l'ambiguïté du langage. Par exemple, une phrase comme "ajouter du sel au goût" implique qu'il faut du sel, mais ça peut ne pas être dit explicitement. De plus, quand l'action n'est pas transformative, les entrées et sorties peuvent être les mêmes.

#Comment on a Créé le Dataset

Pour construire le dataset PizzaCommonSense, on a d'abord collecté des recettes dans une grande collection connue sous le nom de Recipe1M. On s'est concentrés sur les recettes de pizza et on a extrait 1087 exemples. Chaque recette a été analysée, et les phrases ont été décomposées en actions uniques pour clarifier les choses.

Les actions ont été choisies sur la base d'un glossaire de termes de cuisine, ce qui a aidé à comprendre le but de chaque étape. Ensuite, on s'est tournés vers Amazon Mechanical Turk pour trouver des gens qui pouvaient nous aider à décrire les entrées et sorties pour chaque instruction. Ça a été fait sous format tableau pour garder tout organisé.

On a veillé à enlever toute info personnelle des collecteurs de données, en préservant leur vie privée. Chaque étape du processus a été soigneusement planifiée pour éviter des sujets sensibles ou controversés, s'assurant que le travail était fait de manière responsable.

#Statistiques du Dataset

Le dataset PizzaCommonSense contient 13,141 exemples répartis sur 1,087 recettes. En moyenne, il a fallu environ 5 minutes aux travailleurs pour compléter les annotations pour chaque recette. La distribution des ingrédients a été soigneusement maintenue pendant le processus de collecte de données. On a visé à assurer que le dataset résultant soit diversifié et représentatif.

#Comprendre le Processus de Cuisine

L'objectif de cette recherche est de créer un modèle capable de comprendre les étapes de cuisine à un niveau détaillé. Ça inclut prédire à la fois les ingrédients nécessaires au départ et les résultats de ces actions, y compris tout ingrédient qui n'est pas mentionné explicitement.

Pour y parvenir, on a élaboré une méthode qui organise les instructions de cuisine étape par étape. Le modèle doit être capable d'apprendre de ces instructions structurées et de générer une description précise des états résultants des ingrédients après chaque action.

#Utiliser des Tableaux pour la Clarté

Les tableaux sont un super moyen de présenter ces infos parce qu'ils permettent une compréhension plus claire des relations entre différentes pièces d'information. La structure rend plus facile pour les modèles de voir les connexions entre les entrées et les sorties ainsi que les diverses instructions.

#Le Rôle des Modèles de Langage

On a utilisé différents modèles de langage pour voir comment ils pouvaient bien réaliser les tâches décrites dans notre dataset. Ça inclut T5, Flan-T5, et GPT-3.5. En alimentant les modèles avec nos données et en leur demandant de compléter les parties manquantes, on a voulu tester leurs capacités de raisonnement.

L'objectif était de voir à quel point les modèles pouvaient prédire les états d'entrée et de sortie pour chaque action de cuisson. Chaque modèle a été évalué sur la base de son exactitude et de la qualité de ses prédictions.

#Résultats des Modèles

Quand on a testé les modèles, on a trouvé que leurs performances variaient. Tous les modèles ont eu du mal avec la tâche, montrant que comprendre les recettes de cuisine, c'est pas facile. Les modèles T5, par exemple, produisaient souvent des résultats faux ou vagues. En revanche, GPT-3.5 a montré quelques améliorations, surtout quand il a été affiné sur notre dataset.

#Classification des Erreurs

On a identifié plusieurs erreurs courantes faites par les modèles :

1. Prédictions Manquantes ou Incorrectes : Certains modèles n'ont pas pu prédire les bons ingrédients ou ont oublié des détails importants sur les actions.

2. Présence de Non-Comestibles : Parfois, les modèles incluaient des objets qui ne sont pas des aliments dans leurs prédictions.

3. Prédictions Non-Descriptives : Au lieu de fournir des descriptions significatives de la sortie, certains résultats étaient trop flous pour être utiles.

Ces erreurs mettent en lumière les défis dans la modélisation du raisonnement de bon sens dans le contexte de la cuisine.

#Importance du Raisonnement de Bon Sens

Pour que les modèles soient efficaces à générer des recettes précises, ils doivent être capables de comprendre non seulement les instructions explicites mais aussi le savoir implicite qui vient avec la cuisine. Ça inclut de savoir comment les ingrédients interagissent et à quoi ils devraient ressembler après préparation.

En améliorant la capacité à raisonner sur les recettes, on espère améliorer la technologie derrière la génération automatisée de recettes. Des modèles meilleurs pourraient aider à créer des recettes plus sûres et plus cohérentes, bénéficiant à un éventail d'applications, de la cuisine à la maison aux cuisines professionnelles.

#Plans pour le Futur

Bien qu'on ait fait des progrès significatifs, il y a encore des domaines à améliorer. On vise à élargir notre dataset pour inclure plus de types de recettes au-delà de la pizza. De plus, on veut rassembler plusieurs interprétations pour chaque instruction afin de permettre plus de flexibilité et de compréhension dans la manière dont les tâches culinaires peuvent être abordées.

Enfin, on reconnaît que les métriques d'évaluation actuelles ont des limites. Elles se concentrent souvent sur l'appariement des mots plutôt que sur la compréhension du sens. Les travaux futurs pourraient impliquer le développement de meilleures méthodes d'évaluation qui capturent les nuances du langage et de la cuisine.

#Conclusion

Le dataset PizzaCommonSense représente un pas en avant dans l'enseignement aux machines comment comprendre les recettes de cuisine de manière détaillée et efficace. Bien que des défis restent, les efforts continus aideront à affiner ces modèles, les rendant plus capables de raisonner et de générer des instructions de cuisine utiles. À mesure que la technologie avance, les applications potentielles de cette recherche pourraient conduire à des améliorations dans divers domaines qui reposent sur des textes procéduraux.