Mô hình 66B là một mô hình ngôn ngữ lớn được thiết kế để tăng khả năng hiểu và sáng tạo văn bản. Với khoảng 66 tỷ tham số, nó cân bằng giữa hiệu suất và khả năng triển khai cho cả nghiên cứu và ứng dụng thực tế. Mô hình này có thể được dùng cho nhiều tác vụ như sinh văn bản, trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản và phân tích cảm xúc.
Mô hình dựa trên kiến trúc Transformer với nhiều tầng self attention và các lớp feed-forward. Tổng số tham số ước lượng khoảng 66 tỷ, kèm theo các kỹ thuật tối ưu hóa dữ liệu và huấn luyện trên nguồn ngôn ngữ đa dạng giúp tăng khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên.
66B cho phép xử lý ngôn ngữ ở nhiều ngôn ngữ khác nhau, hỗ trợ sinh văn bản chất lượng, trả lời câu hỏi, tóm tắt nội dung và hỗ trợ các ứng dụng trợ lý ảo, dịch máy, cũng như phân tích văn bản nghiêng về ngữ cảnh và ý định người dùng.
Một số thách thức gồm độ tin cậy của đầu ra, rủi ro khuôn mẫu bias, chi phí huấn luyện và vận hành, cũng như quyền riêng tư và an ninh dữ liệu. Các biện pháp an toàn thường bao gồm kiểm tra chất lượng đầu ra, lọc nội dung, giám sát người dùng và thiết kế các lớp kiểm soát truy cập khi triển khai mô hình.