66B là một tên gọi dành cho một mô hình ngôn ngữ có khoảng 66 tỷ tham số, được thiết kế để hiểu và sinh văn bản tự nhiên trên nhiều ngữ cảnh. Nó thuộc lớp các mô hình transformer quy mô vừa phải so với các phiên bản lớn hơn như 100B hoặc 175B, nhưng vẫn mang lại hiệu suất ấn tượng cho nhiều tác vụ ngôn ngữ.
66B thường dựa trên kiến trúc transformer với nhiều lớp tự attention, feed-forward và layer normalization. Số lượng tham số đạt xấp xỉ 66 tỷ, bao gồm trọng số cho embedding, head attention, và các mạng feed-forward. Bản chất của kiến trúc cho phép mô hình học các mối quan hệ ngữ cảnh ở mức độ sâu, nhưng yêu cầu phần cứng để huấn luyện và suy đoán vẫn đáng kể so với các mô hình nhỏ hơn.
Với 66B, mô hình có thể thực hiện các tác vụ như sinh văn bản tự nhiên, tóm tắt, dịch ngôn ngữ, và trả lời câu hỏi ở nhiều ngôn ngữ. Tuy nhiên, thách thức gồm chi phí huấn luyện và suy đoán, nguy cơ sai lệch thông tin và cần sự kiểm soát chất lượng đầu ra và độ tin cậy. Sự cân bằng giữa hiệu suất và chi phí là yếu tố quyết định khi triển khai 66B trong thực tế.