66B là một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn, với khoảng 66 tỷ tham số, được huấn luyện trên một tập dữ liệu đa dạng để hiểu và sinh ngữ tự nhiên ở mức độ cao. Mức độ tham số càng lớn, khả năng nắm bắt ngữ nghĩa, ngữ cảnh và phong cách người dùng càng tốt, tuy nhiên đi kèm với chi phí tính toán và nguồn lực huấn luyện tăng lên.
Kiến trúc phổ biến của 66B dựa trên mạng transformer, sử dụng cơ chế chú ý (attention) và nhiều lớp khối lượng lớn để nắm bắt ngữ cảnh dài. Quá trình huấn luyện thường bắt đầu bằng tiền huấn luyện trên dữ liệu lớn, rồi tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể nhằm tối ưu hiệu suất và khả năng tổng hợp văn bản, câu trả lời hợp lý và gắn kết ngữ nghĩa.
Trong thực tế, 66B có thể hỗ trợ phân tích văn bản, tự động trả lời câu hỏi, sáng tác nội dung, gợi ý mã và hỗ trợ quản trị tri thức cho tổ chức. Tuy nhiên, lợi ích đi kèm với thách thức như hiệu suất tính toán, chi phí và yêu cầu dữ liệu chất lượng cao để tinh chỉnh an toàn.