用ChatGPT編寫代碼查重的效率取決于多個因素。下面是一些影響效率的因素： 1. 訓練數據的質量：ChatGPT是通過預訓練模型生成的，因此需要具有高質量的編程訓練數據。如果訓練數據不足或不準確，模型可能無法生成準確的代碼查重結果。 2. 編程語言和領域特定語法的了解：ChatGPT是一個通用語言模型，它可能不具備對特定編程語言的深入了解。盡管ChatGPT可以生成代碼，但它可能無法理解特定語言的規則和語法，從而導致生成的代碼不完全正確或不符合編程習慣。 3. 代碼查重算法的復雜性：代碼查重是一個相對復雜的問題，需要考慮不同的算法和技術。ChatGPT可能需要更多的時間和計算資源來處理代碼查重任務，尤其針對大型代碼庫。

ChatGPT是一個基于語言模型的生成式對話系統，可以用于生成各種類型的文本內容。雖然ChatGPT具有語言生成的能力，但由于其模型結構和訓練數據的特點，它并不適合用于編寫代碼查重功能。 ChatGPT是基于大規模的文本數據進行訓練的，其主要目標是生成符合上下文和語法規則的文本。對于代碼查重這樣的任務來說，更重要的是對代碼的結構和語義進行比較，而不止是語法的匹配。ChatGPT并沒有專門針對代碼結構和語義的訓練，因此其生成的文本可能無法準確地表示代碼的結構信息。