66B là một mô hình ngôn ngữ khổng lồ với khoảng 66 tỷ tham số, được thiết kế để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo văn bản, trả lời câu hỏi, tóm tắt và hỗ trợ các tác vụ trí tuệ nhân tạo khác. Mô hình được huấn luyện trên một tập dữ liệu đa dạng nhằm nắm bắt ngữ cảnh, ngữ nghĩa và phong cách viết ở nhiều ngữ cảnh khác nhau.
Kiến trúc chủ đạo dựa trên Transformer, với cơ chế tự chú ý giúp mô hình hiểu được mối quan hệ dài giữa các từ. Với quy mô xấp xỉ 66 tỷ tham số, 66B có khả năng học và tái tạo các mẫu ngôn ngữ phức tạp, đồng thời cần hạ tầng phần cứng mạnh cho huấn luyện và suy luận. Dữ liệu được lựa chọn kỹ lưỡng và quá trình huấn luyện được tối ưu hóa để cân bằng hiệu suất và an toàn nội dung.
Quá trình huấn luyện dùng tập dữ liệu văn bản lớn, đa ngôn ngữ và đa nguồn, được xử lý để giảm thiểu sai lệch và khuếch đại thiên vị. Việc đánh giá mô hình bao gồm các bài kiểm tra ngữ pháp, khả năng tổng hợp và an toàn nội dung. Người dùng nên lưu ý rằng dữ liệu quá khứ của mô hình có thể giới hạn hiểu biết hiện tại và có khuynh hướng sai lệch khi đối mặt với thông tin mới.
66B có thể được dùng để hỗ trợ viết nội dung, trả lời câu hỏi, phân tích văn bản, và hỗ trợ việc lập trình ở quy mô hợp tác. Tuy nhiên, nó có hạn chế như dễ sinh thông tin sai lệch, khuynh hướng thiên vị và phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu huấn luyện. Người dùng nên đánh giá kết quả một cách độc lập, kiểm tra nguồn và thiết lập biện pháp an toàn khi triển khai trong sản phẩm.