提供されたフォールシーディフィニション情報（fallacy definition）によってモデルパフォーマンス低下させてしまう原因として以下の点が挙げられます。
不適切なコンテキスト: プリトレーニング済みモデル内部では fallacy definition と具体例（reasoning step）間で十分共起しない場合、「名前」と「内容」間の関連付け不足から混乱し易く成果物品質低下します。
冗長性: 定義情報追加後 prompt 文字列量増加及び計算負荷増大等余分要素導入可読度劣化及び精度低下引き起こす恐れ有。
判断混乱: ファジイロジック或人工知能個々メカニズム未完全明確故，追加情報与えても模型選択プロセス中断又失敗事象生じ易し。
これ以上詳細掘求必要，今後更多研究実施亦是关键课题之一也许会帮助我们了解这些现象发生背后机制并找到相应解决方案以优化模型效率和准确率。