피크 회귀
성능이 정점에 도달한 후 추가적인 정보나 학습이 주어질 때 오히려 성능이 떨어지는 현상이다. LLM에서 과도한 예시가 노이즈로 작용할 때 발생한다.
퓨샷 예시가 오히려 독? 모델별 최적 샷 수의 반전 현상