降低ChatGPT的查重率可以通过优化模型、处理输入数据和控制生成结果来实现。下面是一些具体的方法：
1. 数据清洗和预处理：为了降低ChatGPT的查重率，可以通过对输入数据进行清洗和预处理来消除相似度高的句子。可以去除重复的句子、拼写错误的文本、不必要的标点符号等。
2. 引入多样性：ChatGPT生成的回复往往有一定的重复性。为了降低查重率，可以通过引入多样性来生成更加独特的回复。可以通过增加温度参数来控制输出结果的多样性，增加其随机性。
3. 筛选生成的回复：ChatGPT生成的回复中可能包含大量的废话或不相关的内容，这些内容可能会导致查重率增加。可以通过设定一些规则或使用其他模型来筛选生成的回复，只选择相关和有意义的回复。
4. 使用抽样和拼接的方式：通过对原始问题进行多次抽样，每次抽样后的回复都会有所不同。可以将这些回复拼接在一起，形成一个更加全面和独特的回复。这样可以减少重复的内容，降低查重率。
5. 引入外部资源：除了ChatGPT模型本身，也能引入其他外部资源来帮助生成回复。可以通过搜索引擎获取相关的信息并将这些信息引入到生成的回复中，从而增加回复的多样性和独特性。
6. 基于语义相似性的过滤：使用语义相似性算法（如余弦相似度、编辑距离等）来判断生成的回复是否与历史回复重复。如果相似度超过阈值，则可以将其过滤掉或进行相应的调整。
7. 利用用户反馈：当ChatGPT生成一些重复的回复时用户可以通过给出反馈来指导模型。这些反馈可以被用来优化模型，从而降低重复回复的概率。
降低查重率可能会带来一些副作用，如生成不相关的回复或失去一部分一致性。在实际应用中，需要综合考虑多个因素并权衡不同的需求，以找到适合的方法来降低查重率。