66B là cách nói phổ biến để chỉ một mô hình ngôn ngữ có khoảng 66 tỷ tham số. Với quy mô lớn như vậy, nó có khả năng nắm bắt ngữ cảnh dài, hiểu quan hệ phức tạp và xây dựng văn bản trơn tru ở nhiều ngôn ngữ.
66B thường dựa trên kiến trúc Transformer với nhiều lớp tự chú ý và feed-forward. Quy mô tham số cho phép học biểu diễn ngữ nghĩa sâu, nhưng đi kèm là thách thức về tính chi phí tính toán, năng lượng và dữ liệu huấn luyện.
Trong thực tế, 66B có thể được áp dụng cho tổng hợp văn bản, trả lời câu hỏi, dịch ngôn ngữ, và hỗ trợ viết mã; tuy nhiên, hiệu suất phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu và cách tinh chỉnh mô hình cho từng tác vụ.
Những thách thức bao gồm chi phí huấn luyện, yêu cầu phần cứng, rò rỉ thông tin và rủi ro đạo đức. Triển vọng tương lai tập trung vào tối ưu hóa hiệu suất trên phần cứng vừa phải, phương pháp tinh chỉnh hiệu quả và khuôn khổ quản trị dữ liệu.