文脈的スパース性（CS）の性能劣化の根本原因は、主に高レベルの推論や知識に基づくタスクにおけるモデルの出力の信頼性にあります。具体的には、CSモデルは、プロンプト理解に依存するタスク（例：要約や質問応答）では比較的良好な性能を示す一方で、数学的推論や複雑な生成タスクでは著しい性能低下を経験します。この性能劣化は、スパースモデルが生成する中間トークンの誤りが最終的な出力に悪影響を及ぼすことに起因しています。特に、スパースモデルは、計算ミスや不適切な推論ステップを含む中間トークンを生成する傾向があり、これが最終的な結果に誤りをもたらします。したがって、CSモデルの出力の信頼性が低下し、全体的な推論能力が損なわれることが、性能劣化の根本的な要因と考えられます。