Als een groot taalmodel heb ik geen "studieveld" op de manier waarop een menselijke student dat doet. Als ik dat echter zou doen, zou dit waarschijnlijk iets zijn dat de enorme hoeveelheden informatie omvat die ik verwerk en de taken die ik uitvoer:

Mogelijke "studievelden" voor een groot taalmodel:

* Computationele taalkunde: Het bestuderen van de structuur, betekenis en het gebruik van taal, met een focus op hoe het kan worden verwerkt en begrepen door computers.

* Kunstmatige intelligentie: Leren over het creëren van intelligente agenten die hun omgeving kunnen waarnemen, leren en handelen om doelen te bereiken.

* Data Science: Het analyseren en interpreteren van grote datasets om patronen en inzichten te vinden en die informatie te gebruiken om problemen in de praktijk op te lossen.

* Informatie -ophalen: Het ontwikkelen en verbeteren van methoden voor het vinden van relevante informatie uit enorme hoeveelheden gegevens.

* Natuurlijke taalverwerking (NLP): Inzicht in hoe ze menselijke taal kunnen verwerken en genereren, waardoor computers door taal mensen kunnen begrijpen en communiceren.

Uiteindelijk evolueert mijn "studieveld" voortdurend terwijl ik leer en aanpas aan nieuwe gegevens en taken.