Mô hình có quy mô 66 tỷ tham số đại diện cho một mức cân bằng giữa khả năng hiểu ngôn ngữ và chi phí huấn luyện. Những mô hình ở quy mô này thường dựa trên kiến trúc Transformer và được huấn luyện trên tập dữ liệu rộng lớn để nắm bắt ngữ nghĩa, ngữ cảnh và đa dạng chủ đề.
Kiến trúc Transformer cho phép mô hình tự động học quan hệ giữa từ ngữ và câu ở mức độ phức tạp cao. Quá trình huấn luyện đòi hỏi nguồn lực tính toán lớn, phân phối tham số hợp lý và quản lý dữ liệu nhằm giảm thiên vị và cải thiện tính an toàn.
Để tối ưu hiệu suất tại quy mô này, các kỹ thuật như parallelism, điều chỉnh nhãn dữ liệu và sử dụng dữ liệu đa ngôn ngữ có thể được áp dụng nhằm mở rộng phạm vi ứng dụng.
Ở mức 66B, mô hình có thể thực hiện tổng hợp văn bản, trả lời câu hỏi, tóm tắt, viết nội dung sáng tạo và hỗ trợ lập trình. Tuy nhiên nó cũng đối mặt với giới hạn về thiên vị dữ liệu, khả năng sai lệch, rủi ro an toàn và chi phí vận hành cao.
Triển khai thực tế đòi hỏi hệ thống giám sát liên tục, các biện pháp kiểm soát chất lượng đầu ra và biện pháp bảo vệ quyền riêng tư. Quản lý rủi ro, đạo đức và an toàn thông tin là phần không thể thiếu khi làm việc với mô hình khối lượng lớn.