MMAPS의 성능을 향상시키기 위해 몇 가지 방법을 고려할 수 있습니다. 첫째, 모델의 학습 데이터를 더 다양하고 대규모로 확장하여 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 더 많은 다양한 제품 정보를 포함한 데이터셋으로 모델을 학습시키면 다양한 제품에 대한 요약 능력이 향상될 수 있습니다. 둘째, 모델의 하이퍼파라미터를 조정하고 최적화 알고리즘을 개선하여 모델의 학습 속도와 성능을 최적화할 수 있습니다. 세번째, 자동 요약에 사용되는 다양한 태스크의 가중치를 조정하여 모델의 학습 방향을 조절할 수 있습니다. 각 태스크의 중요성에 따라 가중치를 조정하여 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다. 마지막으로, 모델의 아키텍처를 개선하고 다양한 모델 구조를 탐색하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 새로운 아이디어를 도입하고 모델을 최신 기술에 맞게 업데이트함으로써 MMAPS의 성능을 향상시킬 수 있습니다.