66B là một mô hình ngôn ngữ dựa trên kiến trúc Transformer, có quy mô tham số ước tính lên tới 66 tỷ. Mô hình được huấn luyện trên tập dữ liệu văn bản rộng lớn từ nhiều nguồn và ngôn ngữ khác nhau để nắm bắt ngữ nghĩa, cú pháp và phong cách viết đa dạng.
Kiến trúc Transformer cho phép xử lý ngữ cảnh dài và học được mối quan hệ giữa từ hoặc cụm từ ở nhiều mức độ. Với 66 tỷ tham số, mô hình có khả năng lưu trữ kiến thức phong phú và khả năng suy đoán ngôn ngữ ở nhiều ngôn ngữ. Tuy nhiên, kích thước lớn đi kèm chi phí tính toán và lưu trữ đáng kể.
Quá trình huấn luyện bao gồm tối ưu hóa dựa trên các nhiệm vụ sinh văn bản, tóm tắt và trả lời. Dữ liệu đầu vào cần đảm bảo chất lượng, đa dạng và giảm thiểu nội dung độc hại. Kỹ thuật quản lý dữ liệu và cân bằng ngôn ngữ giúp 66B hoạt động hiệu quả trên nhiều ngôn ngữ.
66B có thể hỗ trợ trả lời câu hỏi, viết văn bản, tóm tắt và hỗ trợ lập trình ở mức độ nhất định. Tuy vậy, người dùng cần nhận thức về rủi ro như sai lệch thông tin, thiên vị và hệ quả do dữ liệu huấn luyện không hoàn hảo. Việc đánh giá và giám sát đầu ra là cần thiết khi triển khai thực tế.