66B là một khái niệm dùng để chỉ một mô hình ngôn ngữ có khoảng 66 tỷ tham số. Đây là một bản mở rộng của các mô hình nhỏ hơn và đủ sức xử lý nhiều tác vụ ngôn ngữ tự nhiên ở mức chất lượng cao.
Với quy mô tham số lớn, 66B có khả năng hiểu văn bản, tạo nội dung, tóm tắt, trả lời câu hỏi, và hỗ trợ sáng tạo trong nhiều ngữ cảnh khác nhau như chăm sóc khách hàng, trợ lý ảo, giáo dục và nghiên cứu.
Kiến trúc điển hình cho 66B dựa trên transformer và nhiều lớp attention. Dữ liệu huấn luyện đa dạng, tối ưu hoá và kỹ thuật như LoRA hay quantization có thể được dùng để tối ưu tài nguyên.
Đào tạo 66B đòi hỏi hệ thống GPU/TPU mạnh, dung lượng bộ nhớ lớn và nguồn dữ liệu đa dạng, có sự cân nhắc đến an toàn và kiểm tra chất lượng dữ liệu. Quá trình tinh chỉnh có thể áp dụng trên downstream tasks.
Việc triển khai 66B cần chú ý đến rủi ro như sinh nội dung sai lệch, tiềm ẩn thiên vị, và ý thức về quyền riêng tư của dữ liệu người dùng. Các biện pháp giảm thiểu và giám sát liên tục là cần thiết.