66b là một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn dựa trên kiến trúc transformer. Với khoảng 66 tỷ tham số, nó được thiết kế để nắm bắt ngữ nghĩa, cú pháp và bối cảnh lâu hơn, từ đó sinh văn bản mạch lạc và trả lời câu hỏi một cách tự nhiên.

66b dùng nhiều lớp tự chú ý (self-attention) và các mạng feed-forward theo từng tầng, cho phép mô hình xem xét ngữ cảnh rộng và dự đoán từ tiếp theo một cách hiệu quả. Trong quá trình huấn luyện, nó được cho ăn dữ liệu đa dạng để học cách biểu đạt ý tưởng ở nhiều ngữ cảnh.

66b có thể được sử dụng cho sinh văn bản, tóm tắt, dịch máy, hỏi đáp và trợ lý ảo. Tuy nhiên, thách thức về chi phí tính toán, đạo đức, và kiểm soát thông tin sai lệch đòi hỏi quản trị và giám sát chặt chẽ.
Để tối ưu trên phần cứng thương mại, các kỹ thuật như tối ưu hoá định tuyến, memory management, và định chuẩn mô hình được áp dụng. Mô hình ở quy mô 66b có lợi thế trong tạo nội dung mạch lạc, nhưng cần cân nhắc về chi phí vận hành và rủi ro về thông tin.
