Xiaomeng Li · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.26538 · open-access PDF
식량 에너지에 대한 사진 기반 평가는 식량 에너지 평가를 촉진할 수 있으며, 일반적인 목적을 가진 다중형 대형 언어 모델(LLM)은 이러한 예측을 쉽게 얻을 수 있습니다. 대부분의 평가는 식사 전에 찍은 사진을 사용하고 제공된 에너지와 비교하는 반면, 식량 평가는 에너지를 섭취해야합니다. 우리는 두 제조업체 (Claude Haiku, Sonnet 및 Opus 5.5; GPT-6 luna, 6.1 sol 및 6 astra)의 6가지 모델을 ACETADA의 802개의 식사에서 평가했으며, 이는 체중된 섭취를 포함한 통제된 식사 시험으로, 전 사진만, 별도의 통화 (분리)로 사진 전과 후의 사진, 또는 두 사진 모두를 하나의 요청으로 평가했습니다.
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Photo-based estimation of food energy could ease dietary assessment, and general-purpose multimodal large language models (LLMs) make such estimates easy to obtain. Most evaluations use one photo taken before eating and compare with energy served, while dietary assessment needs energy eaten. We evaluated six models from two vendors (Claude Haiku, Sonnet and Opus 5.5; GPT-6 luna, 6.1 sol and 6 astra) on 802 meals from ACETADA, a controlled feeding trial with weighed intake, with the before photo only, before and after photos in separate calls (subtraction), or both photos in one request. Three
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