본 연구는 법률 NLP 분야에서 핵심적인 응용 분야인 서비스 약관(ToS) 문서 내 불공정 조항 탐지를 위해 대규모 언어 모델(LLM)을 특수 법률 도메인에 적용하는 방법을 연구한다. 완전 미세 조정의 비용 문제를 해결하기 위해, BERT 및 DistilBERT를 미세 조정하고, TinyLlama, LLaMA 3B/7B, SaulLM에 4-bit Low-Rank Adaptation (LoRA)을 적용하며, GPT-4o 및 O-버전을 zero-shot 방식으로 평가한다. CLAUDETTE-ToS 벤치마크 및 Multilingual Scraper Corpus를 대상으로 실험을 진행한 결과, 완전 미세 조정이 가장 강력한 정밀도-재현율 균형을 달성했으며, LoRA 기반 모델은 최대 3배 낮은 메모리 비용으로 경쟁력 있는 재현율을 제공했다.
