提供された文脈に基づいて、本研究では言語モデルの内部表現を活用して真実情報を抽出する方法が示されています。具体的には、Contrast-Consistent Search（CCS）という手法が導入されており、この手法はラベルやモデルの出力に依存せずに高い精度で分類を行うことが可能です。CCSは隠れ層の方向性を見つけることで真偽判定を行い、その結果多様な知識を回復することが示されました。
言語モデルの内部表現から真実情報を抽出する能力は、人間評価者や外部地面事実ラベルへ依存せずに成立します。これは重要な点であり、特に人間評価者が正確性判断困難な場合や明示的地面事実ラベルが利用できない状況でも有効です。したがって、本手法では言語モデル自体の学習内容から直接的かつ信頼性の高い知識抽出が可能となります。