TIVEアプローチは、他のデータ選択手法と比較して非常に効果的であることが示されています。従来のデータ選択手法では、単一モーダル分類タスクに焦点を当てており、その結果が満足できるものではありませんでした。しかし、TIVEアプローチは異なるタスクから構成される高度に複雑な混合ビジュアルインストラクションデータセットに対するデータ選択を行い、これらの候補データセットよりも優れた結果を示しました。特に、Task-levelとInstance-level Value Estimationを使用して不要な情報量を削減し、わずか7.5%程度のデータでも十分な性能向上が可能であることが確認されました。