66B dùng để chỉ một mô hình ngôn ngữ có khoảng 66 tỷ tham số, thuộc nhóm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nó được huấn luyện trên tập dữ liệu đa dạng để có khả năng hiểu và sinh văn bản ở nhiều ngữ cảnh khác nhau. 66B có thể thực hiện tổng hợp văn bản, trả lời câu hỏi, tóm tắt, và hỗ trợ viết mã, đồng thời cần được quản lý cẩn thận về đạo đức và an toàn.
Thông tin chi tiết về kiến trúc có thể khác nhau giữa nhà phát triển, nhưng thông thường 66B dùng kiến trúc Transformer ở phần giải mã hoặc dạng kết hợp giữa mã hóa và giải mã. Mức tham số lớn đòi hỏi tài nguyên tính toán và bộ nhớ đáng kể trong quá trình huấn luyện, thường cần hàng trăm thiết bị như GPU và tối ưu hóa chất lượng dữ liệu, hiệu suất và an toàn. Trong lúc suy diễn (inference) có thể được cải thiện bằng lượng tử hóa và rút gọn để giảm yêu cầu phần cứng.
66B được ứng dụng rộng rãi trong doanh nghiệp, dịch vụ khách hàng, trợ lý ảo, phân tích dữ liệu và hỗ trợ phát triển phần mềm. Tuy nhiên, vẫn tồn tại thách thức về độ chính xác, định kiến và an toàn; cần biện pháp kiểm tra đầu ra, giám sát hành vi ngôn ngữ và sử dụng nguồn dữ liệu huấn luyện có chất lượng. Người dùng cần đánh giá phù hợp với mục tiêu, giới hạn và chi phí vận hành.