66b là một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn được thiết kế để sinh văn bản tự nhiên, tóm tắt, trả lời câu hỏi và tham gia vào các tác vụ ngôn ngữ phức tạp. Nó dựa trên kiến trúc transformer và được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu từ sách báo, website và các nguồn văn bản khác, giúp nó hiểu ngữ cảnh và mối liên hệ giữa từ ngữ một cách tốt hơn các mô hình nhỏ.
Quy mô tham số của 66b có thể lên tới hàng tỷ tham số, cho phép lưu trữ nhiều mẫu ngữ nghĩa và mối liên hệ phức tạp. Hiệu suất của mô hình phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu và kỹ thuật huấn luyện, cũng như tối ưu hoá inference để giảm độ trễ khi trả lời câu hỏi hoặc sinh văn bản.
66b chủ yếu dựa trên kiến trúc transformer, với cơ chế attention cho phép mô hình tập trung vào phần văn bản có liên quan nhất. Huấn luyện được thực hiện trên một tập dữ liệu đa dạng, có sự cân bằng giữa nguồn ngôn ngữ và kiểu nội dung, nhằm giảm thiên lệch và tăng khả năng khái quát.
66b có thể hỗ trợ viết nội dung sáng tạo, trả lời tự động, dịch máy, trợ lý ảo và phân tích ngữ nghĩa. Tuy nhiên, nó cũng đối mặt với thách thức về chi phí tính toán, năng lượng, an toàn ngôn ngữ và rủi ro phát tán thông tin sai lệch. Việc quản trị dữ liệu và cơ chế kiểm soát đầu ra là điều cần được chú trọng khi triển khai.