본 논문은 대규모 언어 모델(LLM)의 폭력적 갈등 예측 능력을 조사합니다. LLM이 사전 훈련된 가중치에 인코딩된 매개변수적 지식을 사용하여 외부 데이터 없이 갈등 고조 및 사망자 수를 예측할 수 있는지 여부를 연구합니다. 이를 위해 매개변수적 접근 방식(사전 훈련된 지식만 사용)과 비매개변수적 접근 방식(ACLED, GDELT 등의 데이터셋과 최신 뉴스를 활용한 검색 증강 생성(RAG) 사용)을 비교합니다. 2020년부터 2024년까지 아프리카 뿔과 중동 지역의 갈등 발생 지역을 대상으로 갈등 추세 라벨(고조, 안정적 갈등, 진정, 평화)과 사망자 수를 예측하고 실제 데이터와 비교하여 LLM의 강점과 한계, 그리고 외부 지식 활용의 이점을 분석합니다.
