66B là một mô hình ngôn ngữ lớn có khoảng 66 tỷ tham số, được thiết kế để xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở quy mô đáng kể. Nó được đào tạo trên một lượng dữ liệu lớn từ web, sách và nhiều nguồn khác để hiểu và sinh văn bản có tính liên kết và ngữ cảnh.
66B thường dựa trên kiến trúc transformer, với nhiều lớp tự chú ý và cơ chế feed-forward, cho phép nó nắm bắt mối quan hệ ngữ cảnh ở mức độ sâu. Với 66 tỷ tham số, nó có khả năng lưu trữ nhiều mẫu ngôn ngữ và khẩu vị người dùng.
Những thách thức về tối ưu hóa và thời gian suy diễn cũng tồn tại ở quy mô này, đòi hỏi tài nguyên đồ họa và bộ nhớ phù hợp.
Quá trình huấn luyện bao gồm việc cho mô hình đọc và dự đoán từ một tập dữ liệu khổng lồ, có thể bao gồm văn bản từ nhiều ngôn ngữ và phong cách khác nhau. Quá trình này giúp 66B phát triển khả năng tổng hợp và suy luận ngôn ngữ, nhưng cũng đặt ra các vấn đề về thiên vị và độ tin cậy.
66B có thể được dùng cho trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản, sinh nội dung và hỗ trợ lập trình. Tuy nhiên, người dùng cần cẩn trọng với xác thực thông tin, nhận diện nội dung dễ bị sai lệch và tính bảo mật dữ liệu khi triển khai.