본 연구는 테스트 시간 프롬프트 튜닝(TPT) 과정에서 모델 교정이 제대로 이루어지지 않는 문제를 분석했어요. 평탄성 인지 사전 훈련(FPP)이라는 새로운 프레임워크를 제안하여, 기존 TPT 파이프라인의 초기화만 변경하여 교정과 성능을 동시에 개선했어요. FPP는 레이블 데이터 없이 테스트 시간 튜닝 시 추가적인 계산 비용도 발생하지 않아 실용적입니다.