66B là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được thiết kế để xử lý và sinh văn bản dựa trên dữ liệu huấn luyện phong phú. Với khoảng 66 tỷ tham số, nó nằm ở mức trung bình đến lớn trong danh mục các mô hình hiện có, có khả năng hiểu và tạo ra văn bản tự nhiên, trả lời câu hỏi, viết mã, và tham gia vào nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
66B dựa trên kiến trúc transformer, sử dụng cơ chế attention để học các mối quan hệ giữa từ và câu trong dữ liệu huấn luyện. Quá trình huấn luyện thường diễn ra trên tập dữ liệu lớn và đa dạng, kết hợp cả văn bản và ngữ cảnh để mô hình có thể suy luận và gợi ý nội dung một cách mạch lạc.
66B có thể được dùng để sinh văn bản, tóm lược nội dung, hỗ trợ dịch ngôn ngữ, viết mã mẫu, và tham gia vào hệ thống đối thoại. Tuy nhiên, nó đối mặt với thách thức về chi phí tính toán, rủi ro liên quan đến dữ liệu, thiên vị và an toàn thông tin, cũng như vấn đề quản lý chất lượng đầu ra và bảo mật.