66B đại diện cho một lớp mô hình ngôn ngữ với quy mô tham số xấp xỉ 66 tỷ, được thiết kế để hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên với độ chính xác cao trên các nhiệm vụ đa dạng như trả lời câu hỏi, hoàn thiện văn bản và tóm tắt nội dung.
Kiến trúc chung của 66B dựa trên biến đổi học sâu và các cơ chế attention. Mô hình có thể được huấn luyện trên tập dữ liệu lớn và có khả năng tiếp thu kiến thức từ ngữ cảnh rộng để sinh văn bản tự nhiên, nhất quán và có độ sáng tạo vừa phải.
Quá trình đào tạo liên tục kết hợp nhiều nguồn dữ liệu tiếng Anh và nhiều ngôn ngữ khác để tăng khả năng hiểu ngôn ngữ đa ngữ quảng bá khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở nhiều ngữ cảnh.
66B được dùng trong hỗ trợ viết, trợ lý ảo, phân tích dữ liệu và hệ thống tư vấn. Thách thức bao gồm kiểm soát sai lệch, bảo mật và giảm thiểu rủi ro đạo đức khi triển khai rộng rãi.
So sánh 66B với các mô hình khác cho thấy mức độ hiểu sâu, khả năng sinh văn bản và yêu cầu tính toán khác nhau, tuỳ thuộc vào mục tiêu và nguồn lực hạ tầng.