Sprachmodelle erzeugen Antworten aus Prompts, wobei viele verschiedene Eingaben zu ähnlichen Ergebnissen führen können. PTP kehrt diesen Ablauf um: Es sagt frühere statt nächste Tokens voraus und erzeugt aus einer Antwort mehrere plausible Promptvarianten. Die Varianten sollen bei erneuter Eingabe funktional ähnliche Antworten hervorbringen.
Laut Abstract überträgt sich der Ansatz auf Ausgaben verschiedener Sprachmodelle und übertrifft frühere Verfahren in den verwendeten Token-Metriken. The Decoder berichtet außerdem, ein auf Qwen3-0.6B-Chat trainiertes Inversmodell habe auch Prompts aus GPT-4o-Ausgaben rekonstruiert, ohne sie wortgleich zu treffen.
Die Versuche betrafen kurze Prompts von ein bis zwei Sätzen. Ob sich daraus lange System-Prompts mit Regeln, Beispielen und Werkzeugbeschreibungen zurückgewinnen lassen, ist offen. Der am 31. Juli 2026 eingereichte arXiv-Text ist ein nicht begutachteter Preprint; konkrete Tabellenwerte liegen in den zugänglichen Angaben nicht vor.