Большие языковые модели демонстрируют раннее отклонение убеждений при ответах на вопросы с несколькими вариантами, нарушая свойство мартингала. Промптованный предиктивный ресэмплинг (PPR) выявляет это отклонение, которое самостабилизируется после достаточного количества ресэмплинга, что приводит к согласованным предиктивным распределениям. Мы предлагаем стратегию промпта на основе начального ответа и потери самосогласованности для ускорения стабилизации и снижения отклонения, улучшая согласованность предикций без влияния на точность.