66B đại diện cho một mô hình ngôn ngữ có khoảng 66 tỷ tham số, được huấn luyện trên tập dữ liệu văn bản quy mô lớn để nắm bắt cấu trúc ngôn ngữ, ngữ nghĩa và tri thức thế giới.
66B thường dựa trên kiến trúc transformer với nhiều lớp tự attention, mạng feed-forward và các cơ chế tối ưu hóa để học diễn đạt ngôn ngữ phức tạp. Tỷ lệ tham số và dữ liệu huấn luyện ảnh hưởng mạnh đến khả năng tổng quát và độ sáng tạo của mô hình.
Mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu đa dạng gồm sách, bài báo, trang web và văn bản đối thoại. Việc làm sạch dữ liệu và loại bỏ chất lượng kém là yếu tố quan trọng để giảm rủi ro sai lệch và đầu ra độc hại.
66B hứa hẹn cải thiện hiệu suất cho nhiều tác vụ NLP như sinh văn bản, tóm tắt, dịch ngôn ngữ và trả lời câu hỏi. Tuy nhiên, chi phí huấn luyện cao, tác động môi trường và yêu cầu quản trị rủi ro cần được cân nhắc khi triển khai rộng rãi.