Для использования нейросети для проверки уникальности текста можно применить следующий подход.

1. Подготовьте данные. Нейросеть требуется обучать на базе данных с размеченными текстами, которые имеют различный уровень уникальности. Необходимо предоставить модели как тексты, которые являются уникальными, так и тексты, которые могут содержать дубликаты или плагиат.
2. Создайте и обучите нейросеть. Используйте подходящий алгоритм глубокого обучения, такой как рекуррентные или сверточные нейронные сети, для обработки текста. Обучите модель Нейросеть ChatGPT на тренировочных данных, позволяя ей распознавать уникальность текста.
3. Задайте порог уникальности. Определите порог, после которого текст будет считаться достаточно уникальным. Это может быть число от 0 до 1, где значения ближе к 1 указывают на более высокую степень уникальности.
4. Проверьте текст. Подайте текст, который требуется проверить на уникальность, на вход обученной нейросети. Ответом будет вероятность того, что текст является уникальным.
5. Оцените результат. Сравните вероятность, полученную от нейросети, с установленным порогом уникальности. Если вероятность выше порога, то текст считается уникальным. Если вероятность ниже порога, то текст может считаться дубликатом или плагиатом. Важно отметить, что нейросети могут давать результаты с определенной степенью ошибок, и они не являются абсолютно точными. Поэтому использование нейросети для проверки уникальности текста должно быть частью более обширного процесса, который включает и другие методы проверки и оценки уникальности текста.