66B là cách gọi phổ biến cho các mô hình ngôn ngữ có kích thước khoảng 66 tỷ tham số. Những mô hình này được huấn luyện trên tập dữ liệu văn bản rộng và đa dạng nhằm nắm bắt ngữ nghĩa, cấu trúc câu và khả năng sinh văn bản tự nhiên.
Phần lớn các mô hình 66B dựa trên kiến trúc Transformer, dùng cơ chế attention để học mối quan hệ từ ngữ ở mức độ cao. Để xử lý quy mô lớn, cần chia nhỏ trọng số và sử dụng song song trên nhiều thiết bị, cùng với các kỹ thuật tiền huấn luyện và fine-tuning.
66B có thể thực hiện sinh văn bản, trả lời câu hỏi, tóm tắt và hỗ trợ lập trình ở mức tốt. Tuy nhiên vẫn có hạn chế về suy luận dài hạn, quản lý context lớn, và rủi ro về thiên kiến dữ liệu hoặc thông tin sai lệch.
Trong doanh nghiệp và nghiên cứu, mô hình 66B được dùng để hỗ trợ chăm sóc khách hàng, tạo nội dung, viết mã, phân tích tài liệu và tự động hoá quy trình văn bản.
Đào tạo và vận hành ở quy mô 66B đòi hỏi hạ tầng mạnh, tối ưu hoá hiệu suất và chi phí. Việc đảm bảo an toàn, giảm thiên kiến và hướng dẫn người dùng là mục tiêu cho các phiên bản tương lai, cùng với các phương pháp đánh giá và kiểm soát tốt hơn.