66B ám chỉ một mô hình ngôn ngữ lớn có khoảng 66 tỷ tham số, được thiết kế để nắm bắt ngữ nghĩa và ngữ pháp từ tập dữ liệu khổng lồ. Mô hình này thường dựa trên kiến trúc Transformer và học cách dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi văn bản, từ đó có thể giải quyết nhiều tác vụ ngôn ngữ tự nhiên với độ chính xác cao.

Kiến trúc của 66B dựa trên Transformer, với nhiều lớp, cơ chế attention và định vị thông tin theo trình tự. Nó cho phép mô hình học từ ngữ nghĩa và bối cảnh ở mức độ sâu, qua đó tối ưu hóa khả năng sinh văn bản và hiểu câu hỏi.
66B được huấn luyện trên tập dữ liệu văn bản đa ngôn ngữ và đa nguồn nhằm tăng khả năng tổng quát. Quá trình huấn luyện tốn kém tài nguyên, đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và kỹ thuật tối ưu hoá để kiểm soát chi phí và thời gian.

66B có thể được áp dụng trong dịch thuật, tổng hợp văn bản, trợ lý ảo và phân tích ngôn ngữ. Tuy nhiên, thách thức gồm rủi ro sai lệch trong dữ liệu, khả năng sinh thông tin không chính xác và yêu cầu đánh giá đạo đức, bảo mật.
