क्यों ChatGPT कैलोरी ट्रैकिंग ऐप का विकल्प नहीं बन सकता: डेटा स्थिरता की समस्या

विचार आकर्षक है: एक विशेष ऐप खोलने के बजाय, बस ChatGPT को बताएं कि आपने क्या खाया और इसे आपकी कैलोरी ट्रैक करने दें। लाखों लोगों ने यही कोशिश की है, और सोशल मीडिया पर ऐसे पोस्ट भरे पड़े हैं जो दावा करते हैं कि AI चैटबॉट पोषण ट्रैकिंग का भविष्य हैं। लेकिन जो कोई भी ChatGPT, Claude, Gemini, या किसी भी बड़े भाषा मॉडल (LLM) का उपयोग दैनिक कैलोरी ट्रैकर के रूप में करने की कोशिश करता है, वह जल्दी ही कुछ मौलिक समस्याओं का सामना करता है जिन्हें कोई भी प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग हल नहीं कर सकती।

यह लेख उन पांच महत्वपूर्ण सीमाओं को विस्तार से बताता है जो AI चैटबॉट्स को विश्वसनीय पोषण ट्रैकर्स के रूप में कार्य करने से रोकती हैं, LLM कैलोरी की भ्रांतियों के वास्तविक उदाहरणों की जांच करता है, और बताता है कि समर्पित पोषण ट्रैकिंग ऐप्स क्या करते हैं जो चैटबॉट्स संरचनात्मक रूप से नहीं कर सकते।

क्या ChatGPT मेरे दैनिक कैलोरी ट्रैक कर सकता है?

संक्षिप्त उत्तर है नहीं — न तो विश्वसनीयता से, न ही स्थायी रूप से, और न ही पर्याप्त सटीकता के साथ जो महत्वपूर्ण आहार लक्ष्यों का समर्थन कर सके। यहाँ इसका कारण है।

ChatGPT और अन्य AI चैटबॉट्स को संवादात्मक इंटरफेस के रूप में डिज़ाइन किया गया है। वे अपने प्रशिक्षण डेटा में सांख्यिकीय पैटर्न के आधार पर प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करते हैं। ये डेटाबेस नहीं हैं। इनके पास आपकी पहचान से जुड़े स्थायी भंडारण की सुविधा नहीं है। ये वास्तविक समय में सत्यापित खाद्य संरचना डेटा से जुड़े नहीं होते। और ये बारकोड स्कैनर, खाद्य तराजू, या पहनने योग्य उपकरणों जैसे हार्डवेयर के साथ एकीकृत नहीं होते।

जब आप ChatGPT को बताते हैं "मैंने नाश्ते में दो स्क्रैम्बल अंडे और एक स्लाइस साबुत गेहूं की टोस्ट खाई," तो यह कैलोरी का एक अनुमान उत्पन्न करेगा। यह अनुमान सही सीमा में हो सकता है, या यह काफी गलत भी हो सकता है। और सबसे महत्वपूर्ण बात, जब आप अगली बार एक नई बातचीत खोलते हैं, तो ChatGPT को याद नहीं रहता कि आपने क्या खाया। आपका नाश्ता गायब है। आपका दैनिक कुल गायब है। आपके साप्ताहिक रुझान, आपके मैक्रोन्यूट्रिएंट का विभाजन, आपके माइक्रोन्यूट्रिएंट के अंतर — सब कुछ गायब।

यह कोई बग नहीं है जिसे अगले अपडेट में ठीक किया जाएगा। यह बड़े भाषा मॉडलों के काम करने के तरीके की एक मौलिक आर्किटेक्चरल सीमा है।

AI चैटबॉट्स पोषण ऐप्स का विकल्प क्यों नहीं बन सकते?

AI चैटबॉट्स को पोषण ट्रैकर्स के रूप में अनुपयुक्त बनाने वाली पांच संरचनात्मक सीमाएँ हैं। ये छोटी-मोटी असुविधाएँ नहीं हैं — ये आर्किटेक्चरल अंतराल हैं जो किसी भी चैटबॉट-आधारित ट्रैकिंग दृष्टिकोण की सटीकता, विश्वसनीयता, और उपयोगिता को प्रभावित करते हैं।

सीमा 1: सत्रों के बीच कोई स्थायी मेमोरी नहीं

बड़े भाषा मॉडल संवादात्मक विंडो के भीतर काम करते हैं। प्रत्येक बातचीत का एक संदर्भ सीमा होती है (आमतौर पर 8,000 से 200,000 टोकन, मॉडल और स्तर के आधार पर)। जब आप एक नई बातचीत शुरू करते हैं, तो मॉडल के पास पिछले संवादों तक पहुँच नहीं होती, जब तक कि आप मैन्युअल रूप से अपने खाद्य लॉग को कॉपी और पेस्ट न करें।

कुछ प्लेटफार्म अब सीमित मेमोरी सुविधाएँ प्रदान करते हैं। ChatGPT की मेमोरी फ़ंक्शन छोटे तथ्यों को स्टोर कर सकता है ("मैं शाकाहारी हूँ" या "मैं प्रति दिन 2,000 कैलोरी खाता हूँ"), लेकिन यह एक संरचित खाद्य डायरी को समय-चिह्नित प्रविष्टियों, चल रहे मैक्रो कुल, और साप्ताहिक रुझानों के डेटा के साथ स्टोर नहीं कर सकता। OpenAI का अपना दस्तावेज़ स्वीकार करता है कि मेमोरी फ़ीचर "सूचना के छोटे टुकड़े" स्टोर करता है और संरचित डेटा स्थिरता के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है।

एक समर्पित पोषण ऐप जैसे Nutrola हर भोजन प्रविष्टि को आपके खाते से जुड़े एक स्थायी डेटाबेस में स्टोर करता है। आपका डेटा विभिन्न उपकरणों पर, महीनों, वर्षों में उपलब्ध है। आप छह महीने पहले के रुझानों को देख सकते हैं, इस सप्ताह की तुलना पिछले सप्ताह से कर सकते हैं, और दीर्घकालिक पोषक तत्व सेवन के पैटर्न को ट्रैक कर सकते हैं। यह चैटबॉट के साथ संभव नहीं है।

सीमा 2: कोई सत्यापित खाद्य डेटाबेस नहीं

जब ChatGPT आपको बताता है कि एक मध्यम केला में 105 कैलोरी होती हैं, तो यह संख्या अपने प्रशिक्षण डेटा में पैटर्न से उत्पन्न कर रहा है — सत्यापित खाद्य संरचना डेटाबेस में इसे देख नहीं रहा है। प्रशिक्षण डेटा में पोषण वेबसाइटें, USDA डेटा जो प्रशिक्षण के समय प्रचलित था, और विभिन्न गुणवत्ता के अनगिनत अन्य स्रोत शामिल हैं।

समस्या यह है कि खाद्य संरचना डेटा अत्यधिक विशिष्ट होता है। "चिकन ब्रेस्ट" की कैलोरी सामग्री इस पर निर्भर करती है कि यह कच्चा है या पका हुआ, त्वचा के साथ है या बिना त्वचा के, ग्रिल किया गया है या तला गया है, और हम किस विशेष कट और आकार की बात कर रहे हैं। USDA FoodData Central डेटाबेस में 380,000 से अधिक प्रविष्टियाँ हैं, क्योंकि यह विशिष्टता महत्वपूर्ण है।

Nutrola का डेटाबेस 1.8 मिलियन से अधिक सत्यापित खाद्य प्रविष्टियों को शामिल करता है, जिसमें ब्रांडेड उत्पादों के सटीक पोषण लेबल, रेस्तरां के मेनू आइटम, और विश्वभर के बाजारों से क्षेत्रीय खाद्य पदार्थ शामिल हैं। प्रत्येक प्रविष्टि को निर्माता के डेटा, सरकारी खाद्य संरचना डेटाबेस, और प्रयोगशाला विश्लेषण के खिलाफ सत्यापित किया गया है। जब आप Nutrola में एक बारकोड स्कैन करते हैं या किसी खाद्य पदार्थ की खोज करते हैं, तो आपको उस विशेष उत्पाद के लिए वास्तविक पोषण डेटा मिलता है — न कि सांख्यिकीय सर्वश्रेष्ठ अनुमान।

सीमा 3: कोई बारकोड या फोटो स्कैनिंग नहीं

आधुनिक पोषण ट्रैकर्स की सबसे व्यावहारिक विशेषताओं में से एक है उत्पाद के बारकोड को स्कैन करने की क्षमता और तुरंत निर्माता के लेबल से सटीक पोषण जानकारी लॉग करना। यह पैकेज्ड खाद्य पदार्थों के लिए अनुमान लगाने की प्रक्रिया को पूरी तरह से समाप्त कर देता है।

AI चैटबॉट बारकोड स्कैन नहीं कर सकते। वे आपके फोन के कैमरे तक वास्तविक समय में पहुँच नहीं सकते ताकि खाद्य पदार्थों की पहचान कर सकें। जबकि मल्टीमोडल मॉडल जैसे GPT-4o और Gemini अपलोड किए गए खाद्य फोटो का विश्लेषण कर सकते हैं, वे सटीक कैलोरी ट्रैकिंग के लिए आवश्यक सटीकता के साथ ऐसा नहीं कर सकते। Journal of the American Medical Informatics Association में Ahn et al. द्वारा प्रकाशित 2024 के एक अध्ययन में पाया गया कि GPT-4V खाद्य छवियों से भाग के आकार का अनुमान 40-60% की औसत त्रुटि के साथ करता है, जो आहार ट्रैकिंग के लिए स्वीकार्य सीमा से बहुत अधिक है।

Nutrola का AI खाद्य पहचान प्रणाली पोषण अनुमान के लिए विशेष रूप से डिज़ाइन की गई है। इसे ज्ञात मात्राओं के साथ खाद्य छवियों पर विशेष रूप से प्रशिक्षित किया गया है, सत्यापित खाद्य डेटाबेस के साथ क्रॉस-रेफरेंस करता है, और उपयोगकर्ता सुधारों के आधार पर लगातार सुधार करता है। सामान्य उद्देश्य के दृष्टि मॉडल और पोषण-विशिष्ट मॉडल के बीच का अंतर सामान्य चिकित्सक और विशेषज्ञ से पूछने के बीच का अंतर है।

सीमा 4: कोई पहनने योग्य एकीकरण नहीं

प्रभावी पोषण ट्रैकिंग अलगाव में नहीं होती। यह गतिविधि डेटा, हृदय गति की जानकारी, नींद के पैटर्न, और पहनने योग्य उपकरणों से ऊर्जा व्यय के अनुमानों के साथ एकीकृत होने पर सबसे अच्छा काम करती है। यह एकीकरण ऐप को वास्तविक गतिविधि स्तरों के आधार पर कैलोरी लक्ष्यों को समायोजित करने, अधिक सटीक TDEE (कुल दैनिक ऊर्जा व्यय) अनुमानों को प्रदान करने, और खाने के पैटर्न को शारीरिक गतिविधि के साथ सहसंबंधित करने की अनुमति देता है।

ChatGPT Apple Watch, Fitbit, Garmin, या किसी अन्य पहनने योग्य उपकरण से कनेक्ट करने की क्षमता नहीं रखता। यह आपके कदमों की संख्या, सक्रिय कैलोरी बर्न, या आपकी विश्राम हृदय गति को खींच नहीं सकता। यह आपके पोषण सिफारिशों को इस आधार पर समायोजित नहीं कर सकता कि आपने आज सुबह 5 किलोमीटर दौड़ लगाई या पूरे दिन डेस्क पर बैठे रहे।

Nutrola सीधे Apple Health के साथ एकीकृत होता है, Apple Watch के साथ वास्तविक समय ट्रैकिंग के लिए समन्वय करता है, और आपके वास्तविक दैनिक गतिविधि को दर्शाने वाले गतिशील कैलोरी और मैक्रो लक्ष्यों को प्रदान करता है। यह बंद-लूप प्रणाली — जहाँ खाद्य सेवन और ऊर्जा व्यय को एक साथ ट्रैक किया जाता है — पोषण ट्रैकिंग को सैद्धांतिक बनाने के बजाय क्रियाशील बनाती है।

सीमा 5: भ्रांतिपूर्ण कैलोरी अनुमान

शायद सबसे खतरनाक सीमा यह है कि LLM नियमित रूप से गलत कैलोरी अनुमानों को पूरी आत्मविश्वास के साथ उत्पन्न करते हैं। इस घटना को AI अनुसंधान में "भ्रांति" के रूप में जाना जाता है, और यह सभी प्रमुख भाषा मॉडलों में अच्छी तरह से प्रलेखित है।

यहाँ LLM कैलोरी अनुमान की त्रुटियों के वास्तविक उदाहरण हैं जो शोधकर्ताओं और उपयोगकर्ताओं द्वारा दस्तावेज़ित की गई हैं:

• ChatGPT (GPT-4) ने Chipotle चिकन बुरिटो को 580 कैलोरी का अनुमान लगाया। Chipotle के प्रकाशित पोषण डेटा के अनुसार, एक मानक चिकन बुरिटो की वास्तविक कैलोरी मात्रा लगभग 1,005 कैलोरी है।
• Claude ने Starbucks Venti Caramel Frappuccino को 350 कैलोरी का अनुमान लगाया। वास्तविक संख्या Starbucks की पोषण जानकारी के अनुसार 510 कैलोरी है।
• Gemini ने अनुमान लगाया कि एक चम्मच जैतून के तेल में 40 कैलोरी होती हैं। USDA का मान 119 कैलोरी प्रति चम्मच (13.5g) है। यह एकल त्रुटि, जो रोज़ दोहराई जाती है, सप्ताह में 550 कैलोरी से अधिक का ट्रैकिंग भिन्नता उत्पन्न करेगी।
• ChatGPT ने McDonald's Big Mac को 490 कैलोरी का अनुमान लगाया। वास्तविक प्रकाशित मान 590 कैलोरी है, जो 17% की कमी है।

Nutrients में Ponzo et al. द्वारा प्रकाशित 2025 के एक अध्ययन ने 200 सामान्य खाद्य पदार्थों के खिलाफ LLM कैलोरी अनुमानों का प्रणालीबद्ध परीक्षण किया और पाया कि ChatGPT (GPT-4) के लिए औसत त्रुटि 23.4%, Gemini 1.5 के लिए 27.1%, और Claude 3.5 के लिए 19.8% थी। संदर्भ के लिए, 2,000 कैलोरी आहार पर 20% की त्रुटि का मतलब है कि आपकी वास्तविक सेवन 1,600 से 2,400 कैलोरी के बीच हो सकती है — एक ऐसा रेंज जो वजन प्रबंधन के उद्देश्यों के लिए ट्रैकिंग को लगभग निरर्थक बना देता है।

ChatGPT का उपयोग आहार ट्रैकिंग के लिए सीमाएँ क्या हैं?

उपरोक्त पांच संरचनात्मक सीमाओं के अलावा, कुछ अतिरिक्त व्यावहारिक समस्याएँ हैं जो चैटबॉट-आधारित आहार ट्रैकिंग को अविश्वसनीय बनाती हैं:

कोई संचयी दैनिक, साप्ताहिक, या मासिक कुल नहीं। आप ChatGPT से "मैंने आज कितनी कैलोरी खाई है?" पूछ नहीं सकते और एक सटीक उत्तर प्राप्त कर सकते हैं जब तक कि आपने एक ही बातचीत विंडो में हर एक आइटम को लॉग नहीं किया है और मॉडल सभी प्रविष्टियों को सही ढंग से याद रखता और जोड़ता है।

कोई माइक्रोन्यूट्रिएंट ट्रैकिंग नहीं। भले ही एक चैटबॉट कैलोरी और मैक्रोज़ का सटीक अनुमान लगा सके, स्वास्थ्य के लिए महत्वपूर्ण 100+ माइक्रोन्यूट्रिएंट्स (विटामिन, खनिज, ट्रेस तत्व) का ट्रैकिंग एक सत्यापित खाद्य संरचना डेटाबेस की आवश्यकता होती है जिसमें पूर्ण पोषक तत्व प्रोफाइल हो। LLMs इस स्तर की जानकारी तक पहुँच नहीं रखते।

समय के साथ पैटर्न पहचानने की कोई क्षमता नहीं। समर्पित ऐप्स आपको यह दिखा सकते हैं कि आप सप्ताहांत पर लगातार प्रोटीन की कमी कर रहे हैं, कि आपकी फाइबर की मात्रा यात्रा के दौरान घटती है, या कि आप खराब नींद के बाद के दिनों में अधिक खाते हैं। ये अंतर्दृष्टियाँ स्थायी डेटा और विश्लेषणात्मक उपकरणों की आवश्यकता होती हैं जो चैटबॉट्स के पास नहीं होते।

कोई लक्ष्य निर्धारण या प्रगति ट्रैकिंग नहीं। आप वजन घटाने का लक्ष्य निर्धारित नहीं कर सकते, मैक्रो लक्ष्यों को परिभाषित नहीं कर सकते, या हफ्तों और महीनों में अपनी अनुपालन को ट्रैक नहीं कर सकते। एक चैटबॉट बातचीत स्वाभाविक रूप से स्थिति रहित होती है।

विशेषताएँ तुलना: AI चैटबॉट्स बनाम समर्पित पोषण ट्रैकर्स

निम्नलिखित तालिका प्रमुख AI चैटबॉट्स की पोषण ट्रैकिंग क्षमताओं की तुलना एक समर्पित पोषण ट्रैकिंग ऐप से करती है।

विशेषता	ChatGPT (GPT-4o)	Claude 3.5	Gemini 1.5	Nutrola
स्थायी खाद्य डायरी	नहीं	नहीं	नहीं	हाँ
सत्यापित खाद्य डेटाबेस	नहीं (अनुमान उत्पन्न करता है)	नहीं (अनुमान उत्पन्न करता है)	नहीं (अनुमान उत्पन्न करता है)	हाँ (1.8M+ प्रविष्टियाँ)
बारकोड स्कैनिंग	नहीं	नहीं	नहीं	हाँ
AI फोटो खाद्य पहचान	सीमित (केवल अपलोड)	सीमित (केवल अपलोड)	सीमित (केवल अपलोड)	हाँ (वास्तविक समय कैमरा)
कैलोरी अनुमान सटीकता	~77% (औसत)	~80% (औसत)	~73% (औसत)	95%+ (डेटाबेस खोज)
मैक्रोन्यूट्रिएंट का विभाजन	लगभग	लगभग	लगभग	सटीक (सत्यापित प्रविष्टि के अनुसार)
माइक्रोन्यूट्रिएंट ट्रैकिंग (100+)	नहीं	नहीं	नहीं	हाँ
Apple Watch एकीकरण	नहीं	नहीं	नहीं	हाँ
Apple Health / Google Fit समन्वय	नहीं	नहीं	नहीं	हाँ
दैनिक/साप्ताहिक/मासिक रुझान	नहीं	नहीं	नहीं	हाँ
लक्ष्य निर्धारण और ट्रैकिंग	नहीं	नहीं	नहीं	हाँ
ऑफलाइन काम करता है	नहीं	नहीं	नहीं	हाँ
वॉयस लॉगिंग	नहीं	नहीं	नहीं	हाँ
पोषण ट्रैकिंग की लागत	$20/महीना (प्लस)	$20/महीना (प्रो)	$19.99/महीना (एडवांस)	केवल ~$2.50/महीने से शुरू

Nutrola जैसे समर्पित पोषण ट्रैकर्स क्या करते हैं जो चैटबॉट्स नहीं कर सकते

AI चैटबॉट्स और समर्पित पोषण ट्रैकर्स के बीच का अंतर बुद्धिमत्ता के बारे में नहीं है — यह आर्किटेक्चर के बारे में है। एक चैटबॉट एक संवादात्मक इंटरफेस है जो एक भाषा मॉडल पर आधारित है। एक पोषण ट्रैकर एक सत्यापित खाद्य डेटाबेस, स्थायी भंडारण, उपकरण एकीकरण, और उद्देश्य-निर्मित एल्गोरिदम पर आधारित डेटा प्रबंधन प्रणाली है।

प्रविष्टि के बिंदु पर सत्यापित डेटा

जब आप Nutrola में खाद्य पदार्थ लॉग करते हैं, तो डेटा कई सत्यापित स्रोतों में से एक से आता है: एक बारकोड स्कैन जो निर्माता के सटीक पोषण लेबल को खींचता है, एक खोज जो 1.8 मिलियन सत्यापित डेटाबेस प्रविष्टियों के खिलाफ मेल खाती है, एक AI फोटो पहचान प्रणाली जो विशेष रूप से खाद्य पहचान के लिए प्रशिक्षित है, या एक वॉयस कमांड जो उसी सत्यापित डेटाबेस के खिलाफ संसाधित होता है। प्रत्येक प्रविष्टि के बिंदु पर, सटीकता डेटाबेस द्वारा लागू की जाती है — न कि एक भाषा मॉडल द्वारा उत्पन्न।

स्थायी, संरचित डेटा भंडारण

Nutrola में आप जो भी भोजन लॉग करते हैं, वह एक संरचित डेटाबेस में समय-चिह्नित, पोषक तत्वों का विभाजन (कैलोरी, प्रोटीन, कार्बोहाइड्रेट, वसा, फाइबर, और 100+ माइक्रोन्यूट्रिएंट्स) के साथ स्टोर किया जाता है। यह संरचित भंडारण प्रवृत्ति विश्लेषण, पैटर्न पहचान, और दीर्घकालिक स्वास्थ्य अंतर्दृष्टियों को सक्षम बनाता है जो बिना स्थायी डेटा के असंभव हैं।

गतिविधि डेटा के साथ बंद-लूप एकीकरण

Nutrola का Apple Watch एकीकरण और Apple Health समन्वय पोषण सेवन और ऊर्जा व्यय के बीच एक बंद लूप बनाता है। ऐप आपके वास्तविक गतिविधि के आधार पर आपके दैनिक लक्ष्यों को समायोजित करता है, आपके शेष कैलोरी और मैक्रो बजट पर वास्तविक समय में फीडबैक प्रदान करता है, और समय के साथ आपके खाने के पैटर्न को आपके आंदोलन के पैटर्न के साथ सहसंबंधित करता है।

गोपनीयता और डेटा स्वामित्व

जब आप ChatGPT में अपने भोजन टाइप करते हैं, तो आपका आहार डेटा OpenAI के सर्वरों पर आपकी बातचीत के इतिहास का हिस्सा बन जाता है, जो संभावित रूप से मॉडल प्रशिक्षण के लिए उपयोग किया जा सकता है जब तक कि आप ऑप्ट आउट नहीं करते। Nutrola के साथ, आपका पोषण डेटा आपका होता है। यह सुरक्षित रूप से स्टोर किया जाता है, AI प्रशिक्षण के लिए उपयोग नहीं किया जाता, और किसी भी समय निर्यात योग्य होता है।

जब AI चैटबॉट पोषण के लिए उपयोगी होते हैं

इसे निष्पक्षता से कहें, AI चैटबॉट्स पोषण क्षेत्र में वैध उपयोग करते हैं — बस ट्रैकर्स के रूप में नहीं:

• सामान्य पोषण शिक्षा: "कौन से खाद्य पदार्थ आयरन में उच्च हैं?" या "घुलनशील और अघुलनशील फाइबर के बीच का अंतर समझाएँ।"
• भोजन विचार उत्पन्न करना: "400 कैलोरी से कम में एक उच्च प्रोटीन नाश्ता सुझाएँ।"
• रेसिपी संशोधन: "मैं इस रेसिपी को सोडियम में कैसे कम करूँ?"
• पोषण अवधारणाओं को समझना: "खाद्य का थर्मिक प्रभाव क्या है?"

इन संवादात्मक, शैक्षिक उद्देश्यों के लिए, चैटबॉट्स वास्तव में सहायक होते हैं। लेकिन जिस क्षण आपको दिनों, हफ्तों, और महीनों में जो आप खाते हैं उसे विश्वसनीयता से ट्रैक करने की आवश्यकता होती है — सटीक डेटा, स्थायी भंडारण, और क्रियाशील अंतर्दृष्टियों के साथ — आपको एक उद्देश्य-निर्मित उपकरण की आवश्यकता होती है।

अंतिम निष्कर्ष

AI चैटबॉट्स प्रभावशाली संवादात्मक उपकरण हैं, लेकिन वे विश्वसनीय पोषण ट्रैकर्स के रूप में कार्य करने में आर्किटेक्चरल रूप से असमर्थ हैं। पांच सीमाएँ — कोई स्थायी मेमोरी नहीं, कोई सत्यापित खाद्य डेटाबेस नहीं, कोई बारकोड या फोटो स्कैनिंग नहीं, कोई पहनने योग्य एकीकरण नहीं, और भ्रांतिपूर्ण कैलोरी अनुमान — ऐसी छोटी-छोटी खामियाँ नहीं हैं जिन्हें अगले मॉडल अपडेट में ठीक किया जाएगा। ये बड़े भाषा मॉडलों के काम करने के तरीके के लिए मौलिक हैं।

यदि आप अपने पोषण को समझने और सुधारने के लिए गंभीर हैं, तो उस उद्देश्य के लिए बनाए गए एक समर्पित ट्रैकर का उपयोग करें। Nutrola AI-संचालित फोटो पहचान, वॉयस लॉगिंग, बारकोड स्कैनिंग, 1.8 मिलियन प्रविष्टियों का सत्यापित खाद्य डेटाबेस, Apple Watch एकीकरण, और 100+ पोषक तत्वों के लिए ट्रैकिंग प्रदान करता है — केवल 2.50 प्रति माह से शुरू होता है और बिना किसी विज्ञापन के। यह वह उपकरण है जो उस काम के लिए बनाया गया है जिसे चैटबॉट्स कभी करने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे।