66B là một mẫu mô hình ngôn ngữ quy mô lớn được phát triển để sinh văn bản, trả lời câu hỏi, tóm tắt và tham khảo thông tin. Nó có khoảng 66 tỷ tham số và được huấn luyện trên một tập dữ liệu đa dạng nhằm hiểu ngôn ngữ tự nhiên và tạo phản hồi tự nhiên.
66B dựa trên các kiến trúc transformer thông dụng, sử dụng cơ chế attention để nắm bắt ngữ cảnh. Việc huấn luyện diễn ra trên hạ tầng tính toán quy mô lớn với nhiều GPU/TPU và dữ liệu văn bản từ nhiều ngôn ngữ. Quá trình này đòi hỏi tối ưu hóa về băng thông, bộ nhớ và hiệu suất để đạt hiệu quả cao.
66B có thể hỗ trợ viết nội dung, gợi ý ý tưởng, hỗ trợ lập trình và trả lời các câu hỏi phức tạp. Tuy nhiên, nó cũng gặp giới hạn về độ chính xác, khả năng hiểu ngữ cảnh sâu và rủi ro sinh thông tin sai lệch. Việc sử dụng cần có sự giám sát của con người và đánh giá nguồn tin.