66B là một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, có khoảng 66 tỷ tham số, được thiết kế để hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên với khả năng xử lý ngữ cảnh rộng và đa lĩnh vực.
Kiến trúc của 66B dựa trên Transformer, dùng cơ chế self-attention và feed-forward nhiều lớp. Mô hình này có thể nắm bắt ngữ nghĩa, trích rút thông tin, và tạo văn bản mạch lạc trong nhiều ngữ cảnh.
Tiếp theo, các tối ưu hoá như tiền xử lý dữ liệu, chuẩn hoá văn bản và điều chỉnh tham số giúp tăng hiệu suất và an toàn khi triển khai.
66B được huấn luyện trên một tập dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn, nhằm mở rộng khả năng hiểu và sinh văn bản. Quá trình huấn luyện chú trọng vào tối ưu hoá loss function và giảm thiểu thiên lệch dữ liệu.
Các ứng dụng gồm hỗ trợ viết, trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản và hệ thống hội thoại. Tuy nhiên, thách thức về chi phí tính toán, hiệu suất năng lượng và đảm bảo an toàn vẫn đang được nghiên cứu và cải thiện.