由于ChatGPT并没有公开的独立论文进行查重率的评估，因此无法提供确切的数字。然而，OpenAI在其博客文章中提到了一些评估ChatGPT模型的指标。
OpenAI在评估ChatGPT时，使用了一种人类评估指标，即”Winning Rate”。这个指标代表了ChatGPT在与人类评估者进行对话时的表现。在测试中，评估者与ChatGPT对话，并根据以下标准进行评分：
- 相关性：ChatGPT的回答是否与上下文相关并且有意义。
- 信息含量：ChatGPT的回答是否提供了有用和详细的信息。
- 流畅度：ChatGPT的回答是否流畅，没有重复或不连贯的内容。
- 合理性：ChatGPT的回答是否合理和可理解。
然后，根据评估者的评分，计算出ChatGPT的Winning Rate。
OpenAI在其博客文章中指出，尽管ChatGPT在某些情况下表现出很高的Winning Rate，但在其他情况下可能存在较大的缺陷。因此，评估ChatGPT的性能是一个多方面的问题，并且仍然需要进一步的研究和改进。
总的来说，由于缺乏公开的独立论文和具体的查重率数据，我们无法提供ChatGPT的准确查重率。
由于ChatGPT是由OpenAI开发的自然语言处理模型，用于生成对话文本，其论文查重率（即与已有文献或文章的相似度）是难以准确衡量的。
论文查重通常使用文本相似度算法来比较两段文本之间的相似度。这些算法包括基于词向量的方法（如余弦相似度）和基于语义的方法（如WordNet或BERT等深度学习模型）。然而，由于ChatGPT是通过训练大量的对话数据来生成文本的，因此它的输出可能与已有的文献或文章相似，但不会完全相同。
此外，ChatGPT并不是为了替代人类写作或生成原创性的文本而设计的，而是为了生成自然的对话文本。因此，评估其论文查重率并不是一个合适的指标。
总的来说，由于ChatGPT是一种生成式模型，它的论文查重率是非常难以确定的，因为它的输出与已有文献或文章之间可能有相似之处，但不完全相同。
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