66B đề cập đến một mô hình ngôn ngữ quy mô lớn với khoảng 66 tỷ tham số. Kích thước lớn cho phép học được nhiều mẫu ngôn ngữ và quan hệ phức tạp giữa ý tưởng, ngữ cảnh và tác vụ. Tuy nhiên, kích thước càng lớn thì đòi hỏi tài nguyên tính toán và dữ liệu huấn luyện lớn hơn, cũng như chi phí triển khai cao hơn trên phần cứng.
Hầu hết các mô hình 66B dựa trên kiến trúc Transformer, với nhiều lớp tự chú ý (self-attention) và feed-forward, cùng với tối ưu hóa hiệu quả như kỹ thuật fine-tuning, hay huấn luyện từ dữ liệu đa ngữ ngữ và đa tác vụ. Sự cân bằng giữa độ sâu, kích thước ẩn và chiến lược tối ưu hóa ảnh hưởng tới hiệu suất và tốc độ suy diễn.
66B có thể thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ như sinh văn bản, trả lời câu hỏi, tóm tắt, viết mã, và hỗ trợ sáng tạo. Nó có thể hiểu ngữ cảnh dài hơn và duy trì tính nhất quán trong văn bản. Tuy nhiên, nó vẫn đối mặt với sai lệch, lỗi logic và tiềm ẩn phát sinh thông tin sai khi gặp các câu hỏi mở. Ứng dụng phổ biến gồm hỗ trợ viết, trợ lý ảo, phân tích dữ liệu và tạo nội dung tự động.
Việc triển khai mô hình quy mô lớn đặt ra nhiều vấn đề về đạo đức, quyền riêng tư và rủi ro an toàn. Dữ liệu huấn luyện có thể chứa thành kiến hoặc thông tin nhạy cảm; mô hình có thể tái hiện hoặc khuếch đại chúng. Các hạ tầng vận hành, chi phí năng lượng và tác động môi trường cũng là mối quan tâm. Độ tin cậy, kiểm soát nội dung và tuân thủ quy định pháp lý là yếu tố cần được xem xét kỹ lưỡng khi đưa 66B vào sản phẩm thương mại.