연구진은 언어 모델이 답변 생성 전에 엔티티에 대한 친숙도를 추정할 수 있는지 조사했어요. 새로운 데이터셋을 활용해 12개 모델의 활성화 패턴을 분석한 결과, 실제 엔티티와 가짜 엔티티를 구별하고 폴란드 적응 모델은 엔티티의 인기도를 추적하는 경향을 보였어요. 영어 질문으로 대체해도 친숙도 판독 성능이 유지되는 등 교차 언어 강건성을 확인했으며, 특정 모델에서 친숙도 방향을 조작해 거부율을 제어하는 데 성공했어요.