66B là khối lượng tham số của một mô hình ngôn ngữ lớn được ước tính khoảng 66 tỷ tham số. Mô hình ở mức độ này có khả năng nắm bắt các mẫu ngôn ngữ phức tạp và sinh văn bản tự nhiên, đồng thời yêu cầu tài nguyên tính toán và dữ liệu đào tạo lớn để đạt hiệu suất cao.
Thông thường, một mô hình 66B được xây dựng dựa trên kiến trúc transformer, với nhiều lớp encoder hoặc decoder, attention đa đầu (multi-head self-attention), feed-forward sâu và cơ chế chuẩn hóa. Số lượng tầng, kích thước ẩn và số đầu attention quyết định khả năng biểu diễn và chất lượng sinh văn bản.
Việc huấn luyện một mô hình 66B đòi hỏi tập dữ liệu lớn, đa dạng và sạch sẽ, cùng với nguồn tài nguyên tính toán quy mô lớn, từ hàng triệu đến hàng tỷ phép tính trên các GPU/TPU. Quá trình huấn luyện bao gồm tiền xử lý, học ngôn ngữ tự nhiên, và các kỹ thuật quản lý rủi ro và an toàn nội dung. Dữ liệu được thu thập từ văn bản trên web, sách và các cơ sở dữ liệu ngôn ngữ khác, với các vấn đề về chất lượng và quyền tác giả cần được xem xét.
66B có thể hỗ trợ trả lời câu hỏi, viết văn bản, tóm tắt, dịch ngôn ngữ và hỗ trợ sáng tạo; tuy nhiên, nó vẫn có hạn chế như suy diễn sai, thiếu hiểu biết cập nhật sau thời điểm huấn luyện và yêu cầu quản trị an toàn nội dung. Việc tinh chỉnh (fine-tuning) hoặc hướng dẫn người dùng (prompt engineering) có thể cải thiện độ tin cậy và phù hợp ngữ cảnh.