Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, 66B ám chỉ một mô hình ngôn ngữ có khoảng 66 tỷ tham số. Nó được kỳ vọng mang lại hiệu suất ngữ nghĩa sâu hơn so với các mô hình nhỏ hơn và có thể thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ tự nhiên một cách linh hoạt.
66B thường dựa trên kiến trúc Transformer, gồm nhiều tầng tự chú ý và lớp feed-forward. Nó học từ dữ liệu lớn, tối ưu hóa tham số để tạo ra văn bản mạch lạc, gợi ý và trả lời câu hỏi.
So với các mô hình lớn khác như 100B hay 175B, 66B có lợi thế về chi phí tính toán và tốc độ suy luận, nhưng vẫn giữ được khả năng hiểu ngôn ngữ cao khi được huấn luyện trên tập dữ liệu đa dạng và được tinh chỉnh cẩn thận.
66B có thể được dùng cho tóm tắt văn bản, dịch máy, sinh mã, hỗ trợ viết sáng tạo và phân tích cảm xúc. Tuy nhiên, nó đối mặt với các thách thức về độ phức tạp tính toán, chi phí huấn luyện và rủi ro liên quan đến thiên vị, gây hiểu lầm và bảo mật.