66B là một mô hình ngôn ngữ lớn với khoảng 66 tỷ tham số được thiết kế để xử lý ngôn ngữ tự nhiên với độ linh hoạt cao. Nó có khả năng tạo văn bản, dự đoán từ tiếp theo, làm tóm tắt thông tin và trả lời câu hỏi dựa trên ngữ cảnh. So với các mô hình nhỏ hơn, 66B thường cho khả năng tổng quát hóa tốt hơn và hỗ trợ nhiều tác vụ NLP khác nhau.
Kiến trúc chủ đạo là biến đổi (transformer) với cơ chế tự chú ý và lớp phân loại/điều hướng. Việc huấn luyện dùng dữ liệu văn bản lớn từ nhiều nguồn và tiến hành bằng tối ưu hóa trở kháng để tối đa hóa xác suất từ tiếp theo. Tokenizer được dùng để chia văn bản thành khối đơn vị, và có các kỹ thuật như tiền huấn luyện tự supervised kết hợp với fine-tune cho các tác vụ cụ thể.
66B có thể hỗ trợ trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc khách hàng tự động, viết nội dung, trợ lý ảo, lập trình hỗ trợ và giáo dục. Tuy nhiên, các thách thức gồm dữ liệu huấn luyện đa dạng, tính an toàn, đạo đức và rủi ro thiên vị, cũng như chi phí vận hành cao và sự phụ thuộc vào hạ tầng máy tính mạnh.
Trong tương lai gần, 66B có khả năng trở thành công cụ trợ giúp đa ngữ và đa nền tảng. Để đạt được lợi ích tối ưu, cần tiếp tục nghiên cứu về làm chủ dữ liệu, giảm thiểu sai lệch và đảm bảo minh bạch trong cách triển khai cho người dùng cuối.