🍳 Structured FoodExtract with a Fine-Tuned Gemma 3 270M

텍스트에서 음식과 음료 항목을 추출하는 파인튜닝된 SLM(Small Language Model)

• basemodel: Gemma 3 270M
• dataset: FoodExtract-1k 데이터셋

• 입력 (str): 원시 텍스트 문자열 또는 이미지 캡션 (예: "항해 앉아 있는 개의 사진" 또는 "베이컨, 계란, 토스트가 있는 아침 식사")
• 출력 (str): 음식/비음식 분류와 추출된 명사형 음식 및 음료 항목, 다양한 음식 태그가 포함된 생성 텍스트

For example:

• Input: "For breakfast I had eggs, bacon and toast and a glass of orange juice"
• Output:

food_or_drink: 1
tags: fi, di
foods: eggs, bacon, toast
drinks: orange juice