OPT-66B là một mô hình ngôn ngữ tự nhiên có quy mô 66 tỷ tham số, được thiết kế để xử lý các tác vụ từ sinh văn bản đến trả lời câu hỏi và tóm tắt văn bản. Mô hình thuộc họ trình tự phân tích dựa trên Transformer và được huấn luyện trên một tập dữ liệu đa dạng nhằm tối ưu khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên.
Mô hình dùng kiến trúc decoder transformer với cơ chế attention và các lớp feedforward sâu. Quy mô lớn cho phép nó nắm bắt mối quan hệ dài hạn, nhận diện ngữ cảnh phức tạp và sinh văn bản có tính mạch lạc cao. Tuy nhiên, hiệu suất còn phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện và kỹ thuật điều chỉnh sau huấn luyện.
Quá trình huấn luyện thường dựa trên tập dữ liệu lớn, đa dạng và được làm sạch cẩn thận để giảm nhiễu. Các kỹ thuật như lượng tử hóa và phân phối tham số được áp dụng để tối ưu hiệu suất trên phần cứng có giới hạn, đồng thời bảo vệ tính riêng tư của nguồn dữ liệu.
OPT-66B có thể được dùng cho viết nội dung, hỗ trợ lập trình, phân tích ngữ nghĩa và làm trợ lý ngôn ngữ chung. Nhược điểm gồm nguy cơ tạo nội dung sai lệch, thiên vị và chi phí tính toán cao. Người dùng nên kết hợp giám sát và tinh chỉnh phù hợp để đạt kết quả an toàn và hiệu quả.