Mô hình 66B được định nghĩa bởi khoảng 66 tỷ tham số, cho phép thể hiện mối quan hệ ngôn ngữ phức tạp và ngữ cảnh dài hơn so với các mô hình nhỏ hơn. Tuy nhiên, quy mô lớn đến kèm chi phí tính toán, yêu cầu dữ liệu chất lượng và hạ tầng phần cứng đủ mạnh.
Các mô hình ngôn ngữ hiện đại dựa trên kiến trúc transformer, dùng cơ chế attention để xác định mức độ liên quan giữa các từ theo ngữ cảnh. Việc huấn luyện 66B đòi hỏi tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, sử dụng công nghệ như precision hỗn hợp và phần mềm tối ưu để xử lý tập dữ liệu khổng lồ.
66B có tiềm năng hỗ trợ trả lời câu hỏi, sinh văn bản, tóm tắt và dịch ngôn ngữ với độ phong phú ngữ cảnh. Các thách thức bao gồm đạo đức, an toàn, độ minh bạch và cách giảm thiên kiến dữ liệu, đồng thời cân nhắc chi phí vận hành và khả năng kiểm soát kết quả.