66B là một mô hình ngôn ngữ lớn với khoảng 66 tỷ tham số, được phát triển để xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở nhiều ngữ cảnh. Nó được huấn luyện trên tập dữ liệu đa dạng, từ văn bản sách cho đến nội dung web, nhằm nắm bắt ngữ nghĩa, ngữ pháp và thông tin thế giới.
Kiến trúc cơ bản của 66B dựa trên Transformer, có nhiều lớp chú ý (attention) và các lớp feed-forward. Số lượng tham số ước tính khoảng 66 tỷ, với sự phân bổ giữa các thành phần tùy biến theo mục đích sử dụng. Việc tối ưu hoá bộ nhớ và tối ưu hoá quá trình huấn luyện cho phép mô hình đáp ứng nhanh và tiết kiệm nguồn lực.
66B có thể thực hiện nhiều tác vụ NLP và NLG, như trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản, sinh nội dung và hỗ trợ ngôn ngữ. Hiệu năng phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, kỹ thuật huấn luyện và cách tinh chỉnh cho từng tác vụ. Các giới hạn gồm hiểu ngữ cảnh sâu, kiến thức cập nhật và nguy cơ sai lệch thông tin.
Những thách thức gồm cân bằng giữa kích thước, chi phí huấn luyện và an toàn. Các hướng đi tương lai là tối ưu hoá kiến trúc, học từ dữ liệu có kiểm soát, và tích hợp khả năng học ít ví dụ để nâng cao khả năng tổng quát và giảm rủi ro sai lệch.