NTP+S2SアプローチはS2Sよりも効果的だった理由はいくつかあります。
入力情報量: NTP+S2Sでは初期段階でアセンブリコードおよびCコード両方を使用してトレーニングし、その後翻訳タスク（NTP）に重点を置いて微調整します。この方法論では多角的な情報源から学習し精度向上させることが可能です。
高次元特徴抽出: アセンブリコードから直接ソースコードへ変換する代わりに、「次トークン予測」（NTP）タスクから始めて最終的に「シーケンス・トゥ・シーケンス」（S2S）タスクへ移行することで高次元特徴抽出能力を向上させました。
モデル学習: NTP+S2Sアプローチでは異種情報源間で学習しなければいけません。これはモデル全体の理解力向上及び柔軟性増大へつながった可能性があります。
以上述べた理由からNTP+S2Sアプローチは効果的だったと考えられます。