66B thường dựa trên các biến thể của transformer. Nó tận dụng cơ chế attention để nắm bắt mối quan hệ giữa từ ngữ ở xa, đồng thời tối ưu hóa tính toán để hoạt động hiệu quả trên phần cứng hiện đại. Các tham số ở quy mô 66 tỷ cho phép mô hình lưu giữ ngữ nghĩa phức tạp và biết cách tạo văn bản tự nhiên, mạch lạc.
Để đạt hiệu suất cao, 66B được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ đa ngôn ngữ và đa chủ đề. Việc làm sạch và ràng buộc dữ liệu cùng với các kỹ thuật huấn luyện như học tăng cường, kỹ thuật rút gọn mô hình và chuỗi tuyển chọn dữ liệu giúp cải thiện tính an toàn và độ tin cậy của mô hình khi được triển khai trong thực tế.
66B có thể được áp dụng trong viết nội dung, hỗ trợ khách hàng, trình tự phân tích dữ liệu và nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác. Tuy nhiên, nó đối mặt với thách thức về tài nguyên tính toán, cân bằng giữa sự sáng tạo và độ tin cậy, cùng với việc đảm bảo quyền riêng tư và giảm thiểu rủi ro phát sinh thông tin sai lệch.
