66B là một mô hình ngôn ngữ lớn với khoảng 66 tỷ tham số, được huấn luyện trên một tập dữ liệu văn bản đa dạng để dự đoán từ tiếp theo và sinh nội dung tự nhiên.
66B sử dụng kiến trúc transformer, với các lớp self attention và feed-forward, giúp nắm bắt mối quan hệ ngữ cảnh dài hạn và sự liên kết giữa từ ngữ.
66B có thể hỗ trợ viết sáng tạo, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi và hỗ trợ phát triển mã nguồn. Tuy nhiên, các thách thức gồm thiên lệch dữ liệu, chi phí huấn luyện và an toàn khi triển khai cần được giải quyết.
So với các mô hình có tham số lớn hơn hoặc nhỏ hơn, 66B cân bằng giữa hiệu suất và chi phí. Các hướng nghiên cứu tập trung vào tối ưu hoá huấn luyện, giảm tiêu thụ năng lượng và tăng hiệu quả suy luận.