연구진은 법원 결정 데이터를 활용하여 LLM을 개인화하는 새로운 파이프라인을 개발했어요. 합성 데이터 생성 및 지시 튜닝을 통해 개별 판사의 스타일과 추론을 모방하는 모델을 만들 수 있었어요. 개발된 모델은 기존 방식보다 어휘, 스타일, 의미 유사성 측면에서 뛰어난 성능을 보였으며, 인간 판사의 추론과 거의 구별되지 않았어요.