66B là một mô hình ngôn ngữ lớn có quy mô được cho là khoảng 66 tỷ tham số, thuộc loại transformer. Nó được đào tạo trên một tập dữ liệu đa dạng và rộng lớn để nắm bắt ngữ cảnh, ngữ pháp và kiến thức chung. Mô hình này được kỳ vọng hỗ trợ viết, tóm tắt, trả lời câu hỏi và nhiều tác vụ ngôn ngữ khác với chất lượng ngày càng cao. Tuy nhiên, kích thước và chi phí huấn luyện cũng đi kèm thách thức về khả năng phủ dữ liệu, đạo đức và an toàn.
66B nổi bật với sự cân bằng giữa khả năng hiểu ngữ cảnh và kết quả sinh ra tự nhiên. Khả năng suy luận, giải thích ngắn và khả năng duy trì mạch đối thoại được nâng cao so với các mô hình nhỏ hơn. Mô hình có khả năng tùy biến cho các tác vụ chuyên môn nếu được tiếp cận với dữ liệu phù hợp và tinh chỉnh theo mục tiêu cụ thể. Tuy vậy, hiệu suất có thể phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, cách tối ưu siêu tham số và mức độ kiểm soát an toàn trong sinh nội dung.
Kiến trúc của 66B dựa trên mạng transformer với nhiều lớp tự chú ý (self-attention) và cơ chế feed-forward. Quá trình huấn luyện sử dụng tối đa hóa xác suất từ dữ liệu văn bản khổng lồ, kết hợp kỹ thuật tối ưu hóa và điều chuẩn hóa để hạn chế quá khớp. Việc xử lý dữ liệu đa ngôn ngữ, phong cách văn bản và chủ đề đòi hỏi quy trình làm sạch và lọc dữ liệu nghiêm ngặt, cùng với đánh giá rủi ro và kiểm duyệt nội dung để đảm bảo an toàn và tính toàn vẹn của mô hình.
66B có thể hỗ trợ viết sáng tạo, trợ giúp viết code, phân tích dữ liệu văn bản và cung cấp gợi ý cho giáo dục hay chăm sóc khách hàng. Tuy nhiên, nó có hạn chế về khả năng hiểu ngữ cảnh dài và khả năng phân biệt tin đồn hay thông tin không chính xác. Việc triển khai đòi hỏi quản trị rủi ro, giám sát đầu ra và cơ chế kiểm soát đạo đức để ngăn chặn thông tin sai lệch, thiên vị và hậu quả xã hội tiêu cực.