MMAPSが他の手法よりも優れた性能を発揮する理由は、複数の要素による組み合わせ効果があるからです。まず、MMAPSはエンドツーエンドの製品要約生成を可能にし、製品属性とサマリー生成を一緒にモデル化しています。このアプローチはトレーニングとチューニングの難しさを減らすだけでなく、サマリゼーションに貢献します。さらに、MMAPSでは多粒度多モダルタスクやファイングレインドなマルチモーダルタスクなど様々なタスク設計が行われており、これらのタスクが高品質な製品サマリー生成に寄与しています。また、テキストと画像両方から製品属性をモデル化することで、重要な特徴に焦点を当てたサマリー生成が可能となっています。