ChatGPT（Conversational Hierarchy-Aware Transformer-based Generation for Personalized Response Generation）是一种基于Transformer模型的对话生成模型，其中“CHAT”表示对话，GPT是Generative Pre-trained Transformer的缩写，这是一种基于预训练的Transformer模型。ChatGPT模型是通过对已有的对话数据进行语言模型训练得到的，它具有强大的文本生成能力和对话理解能力。但是，由于ChatGPT模型的语言模型训练数据存在侧重复的问题，这会致使模型生成的回复过于重复，给用户带来不好的体验。

为了下降ChatGPT模型的重复率，有以下几种方法：

1. 数据处理：对已有的对话数据，可以进行去重的处理。可以通过量种方式进行去重，例如将类似的语句合并，删除重复的语句等。这样可以有效地减少训练数据中出现的重复问题，提高模型的质量。

2. 生成样本过滤：在生成回复时，可以通过对生成的类似度进行判断，并排除类似度较高的回复。这样可以下降回复的重复率，提高回复的多样性。

3. 生成样本扩充：在训练ChatGPT模型时，可使用数据增强的方法扩充生成样本。例如，可使用同义词替换、逆序等方式扩充样本，这样可以增加样本的多样性，减少模型的重复率。

4. 对上下文进行编码：在生成回复时，可以将前面的对话内容进行编码，并将编码后的上下文信息输入到模型中。这样可使模型更好地理解对话上下文，生成更加符合上下文的回复。通过对上下文进行编码，可以有效地减少回复的重复率。

5. 采取集束搜索：在生成回复时，可以采取集束搜索的方法，该方法优化的是一个自动搜索策略。集束搜索可以斟酌区别的回复序列，从而寻觅到最优的回复序列。这样可以有效地减少回复的重复率，提高回复的多样性。

以上几种方法是可以通过下降ChatGPT模型的重复率，提高模型生成的回复的多样性。这不但能够增加模型的可用性，提高用户的使用体验，还可以够增进ChatGPT模型的发展。