Los modelos de lenguaje grandes presentan una deriva temprana de las creencias en la respuesta a preguntas de opción múltiple, violando la propiedad de martingala. El remuestreo predictivo con indicaciones (PPR) revela esta deriva, que se autoestabiliza tras un remuestreo suficiente, conduciendo a distribuciones predictivas coherentes. Proponemos una estrategia de indicación con respuesta semilla y una pérdida de autoconsistencia para acelerar la estabilización y reducir la deriva, mejorando la coherencia predictiva sin afectar la precisión.