66B thường ám chỉ một mô hình ngôn ngữ có khoảng 66 tỷ tham số, thuộc phân khúc mô hình có quy mô lớn. Những mô hình này có khả năng hiểu và tạo văn bản tự nhiên, đáp ứng câu hỏi phức tạp, tóm tắt tư liệu và tham gia vào nhiều tác vụ ngôn ngữ khác.
Những mô hình 66B thường dùng kiến trúc Transformer với nhiều lớp tự chú ý và các tầng feed-forward. Quy mô tham số, khả năng mã hóa ngữ cảnh và cách quản lý đầu vào đầu ra quyết định hiệu suất. Trong quá trình huấn luyện, dữ liệu tiềm ẩn rất lớn và đa dạng; kỹ thuật tối ưu hoá, định dạng đầu ra và chiến lược giảm thiểu lỗi được áp dụng để tăng khả năng tổng quát.
66B có thể được ứng dụng trong trợ lý ảo, hệ thống hỏi đáp, tóm tắt tài liệu, hỗ trợ viết, và phân tích ngữ nghĩa. Tuy nhiên, chúng đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn, tiêu thụ điện năng cao và có rủi ro sản sinh thông tin sai lệch hoặc thiên vị nếu dữ liệu huấn luyện không đại diện đầy đủ. Việc đánh giá và hiệu chỉnh mô hình cần sự giám sát kỹ lưỡng.
Đánh giá hiệu suất bao gồm perplexity, chất lượng văn bản, khả năng tổng quát và độ bền với các tác vụ phức tạp. Cân nhắc đạo đức tập trung vào quyền riêng tư dữ liệu, an toàn, xu hướng thiên vị và hệ quả xã hội; đồng thời cần các biện pháp giảm thiểu tác động tiêu cực và tăng tính bền vững của mô hình.