66B chỉ ra một mô hình ngôn ngữ với khoảng 66 tỷ tham số. Quy mô này cho phép nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa phức tạp, cải thiện khả năng dự đoán và thực hiện nhiều tác vụ như dịch máy, sinh văn bản và trả lời câu hỏi một cách chặt chẽ hơn so với các mô hình nhỏ.
So với các mô hình có quy mô nhỏ hơn, 66B có thể nắm bắt ngữ cảnh dài, tạo văn bản chất lượng cao và phục vụ đa nhiệm. Tuy nhiên, thách thức đi kèm bao gồm chi phí huấn luyện và triển khai, rủi ro sinh thông tin không chính xác (hallucination) và nhu cầu kiểm soát an toàn, công cụ kiểm tra chất lượng dữ liệu đánh giá.
Kiến trúc dựa trên biến đổi transformer với nhiều lớp tự chú ý, có thể đính kèm biên bản điều chỉnh cho tối ưu hóa hiệu suất. Dữ liệu huấn luyện thường đa dạng, có chất lượng và biên giới để giảm thiên lệch, đồng thời có quá trình lọc và đánh giá để đảm bảo an toàn và khả năng tổng quát hóa.
66B hứa hẹn cải thiện hệ thống hội thoại, trợ lý ảo, công cụ hỗ trợ lập trình và phân tích ngữ nghĩa. Tuy nhiên, nó cũng đòi hỏi quản trị rủi ro và tôn trọng quyền riêng tư, khi dữ liệu đào tạo và kết quả có thể ảnh hưởng đến người dùng và xã hội ở mức độ rộng lớn.