66B là một mô hình ngôn ngữ lớn được xây dựng để hiểu và sinh văn bản tự nhiên ở nhiều ngữ cảnh. Với khoảng 66 tỷ tham số, nó có khả năng nắm bắt quan hệ ngữ nghĩa phức tạp, suy luận và gợi ý nội dung. Mô hình thường được huấn luyện trên tập dữ liệu đa dạng gồm văn bản từ sách, bài báo, web và các nguồn công khai khác, nhằm tối ưu tính khái quát và độ linh hoạt trong các tác vụ ngôn ngữ tự nhiên.
Quá trình huấn luyện liên tục gồm tiền xử lý dữ liệu, điều chỉnh tham số và đánh giá chất lượng trên các bài kiểm tra chuẩn. Các kỹ thuật như hồi tiếp ngược, tối ưu hóa bằng Adam hoặc tương tự, và kiểm soát an toàn là phần không thể thiếu để đảm bảo hiệu suất và giảm rủi ro đạo đức. Dữ liệu đào tạo phải được làm sạch, đa dạng và tuân thủ quyền riêng tư.
66B có thể hỗ trợ trả lời câu hỏi, viết văn bản, tóm tắt, dịch ngôn ngữ và phân tích dữ liệu ở mức độ cao. Tuy nhiên, nó cũng có giới hạn về tính xác thực, có thể tạo thông tin sai hoặc thiên vị nếu dữ liệu huấn luyện không cân bằng. Việc giám sát người dùng, đánh giá độc lập và tích hợp kiểm tra nguồn tin là cần thiết để triển khai an toàn và có trách nhiệm.