본 논문은 스위스 연방대법원 판결문 2만 건을 담은 스위스 랜드마크 판결 요약(SLDS) 데이터셋을 소개한다. 각 판결문은 독일어, 프랑스어, 이탈리아어로 된 헤드노트(요약문)를 포함한다. 연구진은 Qwen2.5, Llama 3.2, Phi-3.5와 같은 오픈 모델들을 미세 조정하고, GPT-4o, Claude 3.5 Sonnet, DeepSeek R1과 같은 대규모 모델들과 성능을 비교 분석했다. LLM-as-a-Judge 프레임워크를 사용하여 미세 조정된 모델은 어휘 유사도 측면에서 우수한 성능을 보였지만, 대규모 모델은 법적으로 더 정확하고 일관성 있는 요약을 생성하는 것으로 나타났다. 흥미롭게도 추론에 중점을 둔 모델은 일관된 이점을 보이지 않아, 이 작업에서는 심층 추론보다 사실의 정확성이 더 중요하다는 것을 시사한다. SLDS 데이터셋은 CC BY 4.0 라이선스 하에 공개되어 다국어 법률 요약 분야의 미래 연구를 지원한다.
