UBMが一般ドメイン言語モデルよりも優れた結果を示す理由はいくつかあります。まず、セッションデータ理解に特化した構造とアーキテクチャを持っており、テキスト情報と相互作用シーケンスの両方を効果的に活用することができる点が挙げられます。この特性により、セッション内の豊富な情報や複雑な関係性を適切に捉えることが可能です。さらに、対照的事前トレーニング手法を使用することで、細かいニュアンスや微妙な関連性も学習しやすくなっています。また、UBMは大規模なセッションデータ上で事前トレーニングされており、汎用性や柔軟性が高いため、多様なタスクに適応しやすい点も要因です。