66B là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khoảng 66 tỷ tham số, được thiết kế để hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên ở nhiều ngữ cảnh. Nó nằm trong nhóm các mô hình có kích thước trung bình so với các model lớn hơn như 175B hay GPT-4, mang lại sự cân bằng giữa hiệu suất và yêu cầu tính toán.
66B có kiến trúc transformer, với nhiều lớp tự chú ý và feed-forward. Để đạt hiệu suất tốt, nó được huấn luyện trên một tập dữ liệu đa loại, bao gồm văn bản từ sách, bài báo, trang web và các nguồn ngôn ngữ khác. Phương pháp huấn luyện có thể bao gồm tiền xử lý cắt lọc dữ liệu, cân bằng ngôn ngữ và kiểm soát chất lượng văn bản.
Với quy mô 66 tỷ tham số, 66B thể hiện khả năng sinh văn bản mạch lạc, trả lời câu hỏi, tóm tắt và hỗ trợ sáng tạo nội dung. Tuy nhiên, nhược điểm gồm có nguy cơ tạo ra thông tin sai lệch và yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể. 66B phù hợp cho các ứng dụng doanh nghiệp vừa và nhỏ, giáo dục và nghiên cứu ngôn ngữ.