66B đề cập đến một mô hình ngôn ngữ có quy mô tham số lên tới khoảng 66 tỷ. Những mô hình ở quy mô này thường được huấn luyện trên một tập dữ liệu văn bản khổng lồ và có khả năng sinh văn bản tự nhiên, trả lời câu hỏi, viết văn bản và tham gia vào các tác vụ xử lý ngôn ngữ phức tạp.
Hầu hết các mô hình ngôn ngữ ở quy mô này dựa trên kiến trúc transformer với nhiều lớp tự attention. Quá trình huấn luyện yêu cầu tài nguyên tính toán lớn, phần cứng mạnh và tối ưu hóa kỹ thuật như chính sách kiểm soát chú ý, tối ưu hóa công suất, quản lý dữ liệu và cân bằng dữ liệu để giảm thiên vị. Với 66 tỷ tham số, mô hình có khả năng thể hiện mối quan hệ ngữ nghĩa phức tạp và duy trì ngữ cảnh dài hơn so với các mô hình nhỏ hơn.
Với quy mô lớn, 66B có thể xử lý nhiều tác vụ ngôn ngữ ở mức chất lượng cao, thực hiện dài đoạn văn, tóm tắt, và trả lời câu hỏi phức tạp. Tuy nhiên, nó cũng đối mặt với giới hạn như độ tin cậy, khả năng tạo nội dung sai lệch, chi phí vận hành và vấn đề riêng tư. Việc kiểm soát chất lượng và đáng tin cậy đòi hỏi đánh giá liên tục và cơ chế an toàn.