66B được định nghĩa là một mô hình ngôn ngữ với khoảng 66 tỷ tham số, được thiết kế để hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên ở mức cao. Nó thuộc dòng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và có khả năng xử lý nhiều tác vụ từ trả lời câu hỏi đến sinh văn bản, phân loại và tóm tắt thông tin. Quá trình huấn luyện thường dựa trên dữ liệu hỗn hợp lớn từ web, sách và cơ sở tri thức.
Kiến trúc phổ biến cho 66B thường dựa trên biến đổi Transformer với cơ chế chú ý (self-attention) cho tiềm năng nắm bắt ngữ cảnh dài. Với 66 tỷ tham số, mô hình có thể gặp thách thức về chi phí tính toán, tối ưu hoá quá trình huấn luyện và phục vụ. Các kỹ thuật như tiền huấn luyện trên dữ liệu đa dạng, tinh chỉnh thích ứng với nhiệm vụ và tối ưu mỡ lượng tham số được áp dụng để tăng hiệu suất mà vẫn đảm bảo an toàn và kiểm soát thiên vị.
66B có thể được dùng trong trò chuyện tự động, hỗ trợ viết, hệ trợ giúp sáng tạo và phân tích ngữ nghĩa. Tuy nhiên, nó cũng đối mặt với thách thức về chi phí vận hành, tiêu thụ năng lượng và rủi ro về thiên vị hay sai lệch thông tin. Việc đánh giá và giám sát đầu ra của 66B, cũng như thiết kế an toàn và cơ chế kiểm soát, là phần quan trọng của quá trình triển khai trong thực tế.
