EG-ARSA: リソースの少ない環境における視覚的道路安全監査のための専門家基準のオープンモデル

低リソース環境における視覚的道路安全監査のため、専門家の知識を小型のビジョン言語モデルに転移させる「Expert-Grounded Distillation (EGD)」フレームワークを提案。これにより、スケーラブルな監査を実現します。

• 低リソース環境における視覚的道路安全監査のための「EG-ARSA」というオープンモデルを提案する。
• 専門家基準の知識を蒸留する「Expert-Grounded Distillation（EGD）」フレームワークを開発した。
• 教師モデルは、専門家による監査との高い一致度（Cohen's kappa = 0.74）を確認してから大規模アノテーションを行う。
• 低ランク適応（LoRA）と単一のプロンプトを用いて、80億パラメータの学生モデルに知識を蒸留する。
• 提案モデル（EG-ARSA）は、教員モデルやGemini-2.5-Flashを上回る性能を示した。