66B là một mô hình ngôn ngữ tự động có quy mô lớn, ước lượng khoảng 66 tỷ tham số, được thiết kế để hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên với hiệu suất cao ở nhiều tác vụ.
66B dựa trên kiến trúc transformer với nhiều lớp tự chú ý (self-attention) và các mạng feed-forward. Quy mô tham số, kích thước lớp ẩn, số đầu chú ý, và cơ chế vị trí nhằm nắm bắt ngữ cảnh dài hạn là các yếu tố chính. Quá trình huấn luyện kết hợp dữ liệu văn bản đa nguồn và tối ưu bằng các objective như tối đa hóa xác suất chuỗi từ.
Việc huấn luyện mô hình 66B đòi hỏi nguồn dữ liệu lớn, đa dạng và chất lượng cao. Việc tiền xử lý, lọc nội dung, và kiểm soát độ lệch (bias) là thách thức then chốt. Ngoài ra, chi phí tính toán và năng lượng cho huấn luyện ở quy mô này là cực kỳ lớn, đòi hỏi cơ sở hạ tầng mạnh mẽ và kỹ thuật tối ưu hóa hiệu quả.
66B có thể được áp dụng cho trợ lý ảo, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, hỗ trợ lập trình và sáng tác nội dung. Tuy nhiên, nó cũng đối mặt với các thách thức về an toàn, giảm sai lệch, và đảm bảo tính giải thích. Việc triển khai cần cân nhắc tới quyền riêng tư, chi phí và sự phù hợp với ngữ cảnh người dùng.