論文の概要: Do Large Language Models Know Conflict? Investigating Parametric vs. Non-Parametric Knowledge of LLMs for Conflict Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.09852v1
• Date: Wed, 14 May 2025 23:24:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:06.133974
• Title: Do Large Language Models Know Conflict? Investigating Parametric vs. Non-Parametric Knowledge of LLMs for Conflict Forecasting
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは矛盾を知っているか?-矛盾予測のためのLLMのパラメトリックと非パラメトリック知識の検討
• Authors: Apollinaire Poli Nemkova, Sarath Chandra Lingareddy, Sagnik Ray Choudhury, Mark V. Albert,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語のタスク全体で素晴らしいパフォーマンスを示しているが、暴力的な衝突を予測する能力はいまだに探索されていない。 これは早期警戒システム、人道的計画、政策立案に不可欠である。 我々は、このパラメトリック知識と、LLMがコンフリクトデータセット(例えばACLED、GDELT)から構造化および非構造化されたコンテキストにアクセスし、Retrieval-Augmented Generation (RAG)による最近のニュースレポートを非パラメトリック機能と比較する。 我々の2つの評価枠組みは、アフリカのホーン地方と中東の紛争が発生しやすい地域で2020-2024年にまたがる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.092592882142297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown impressive performance across natural language tasks, but their ability to forecast violent conflict remains underexplored. We investigate whether LLMs possess meaningful parametric knowledge-encoded in their pretrained weights-to predict conflict escalation and fatalities without external data. This is critical for early warning systems, humanitarian planning, and policy-making. We compare this parametric knowledge with non-parametric capabilities, where LLMs access structured and unstructured context from conflict datasets (e.g., ACLED, GDELT) and recent news reports via Retrieval-Augmented Generation (RAG). Incorporating external information could enhance model performance by providing up-to-date context otherwise missing from pretrained weights. Our two-part evaluation framework spans 2020-2024 across conflict-prone regions in the Horn of Africa and the Middle East. In the parametric setting, LLMs predict conflict trends and fatalities relying only on pretrained knowledge. In the non-parametric setting, models receive summaries of recent conflict events, indicators, and geopolitical developments. We compare predicted conflict trend labels (e.g., Escalate, Stable Conflict, De-escalate, Peace) and fatalities against historical data. Our findings highlight the strengths and limitations of LLMs for conflict forecasting and the benefits of augmenting them with structured external knowledge.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語のタスクにまたがる顕著なパフォーマンスを示しているが、暴力的な衝突を予測する能力はいまだ探索されていない。 本研究では, LLMが事前訓練した重量で有意なパラメトリック知識を持つか否かを考察し, 外部データなしで紛争エスカレーションや死亡率を予測する。 これは早期警戒システム、人道的計画、政策立案に不可欠である。 我々は、このパラメトリック知識と、LLMがコンフリクトデータセット(例えば、ACLED、GDELT)から構造化・非構造化されたコンテキストにアクセスする非パラメトリック機能と、Retrieval-Augmented Generation (RAG)による最近のニュースレポートを比較した。 外部情報を組み込むことで、事前訓練された重みから逸脱した最新のコンテキストを提供することで、モデルの性能を向上させることができる。 我々の2つの評価枠組みは、アフリカのホーン地方と中東の紛争が発生しやすい地域で2020-2024年にまたがる。 パラメトリック設定では、LLMは事前訓練された知識にのみ依存して、紛争の傾向と死亡率を予測する。 非パラメトリックな設定では、モデルは最近の紛争、指標、地政学的発展の要約を受け取る。 我々は、予測された紛争傾向ラベル(エスカレート、安定紛争、デエスカレート、平和など)と過去のデータに対する死亡率を比較した。 コンフリクト予測におけるLLMの長所と短所, 構造的外部知識による強化のメリットについて検討した。

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