66B là cách gọi cho một mô hình ngôn ngữ có quy mô 66 tỷ tham số. Với kích thước này, mô hình có khả năng hiểu và sinh văn bản phức tạp hơn các mô hình nhỏ, đồng thời đòi hỏi nguồn lực tính toán và lưu trữ lớn hơn để huấn luyện và vận hành.
Kiến trúc phổ biến cho mô hình ở quy mô này dựa trên Transformer, với cơ chế attention cho phép mô hình xem xét ngữ cảnh dài. Các lớp transformer được ghép lại với các lớp normalization, activation và kỹ thuật tối ưu hóa như Adam hoặc các biến thể tối ưu. Trong quá trình huấn luyện, người ta thường dùng dữ liệu văn bản lớn từ nhiều nguồn và triển khai phân tán trên nhiều GPU hoặc TPU để tăng tốc độ xử lý.
Khả năng của 66B có thể được áp dụng cho tổng hợp văn bản, phân tích ngôn ngữ tự nhiên, trả lời câu hỏi, và hỗ trợ viết nội dung sáng tạo. Tuy nhiên, kích thước lớn cũng mang lại thách thức về chi phí, hiệu quả triển khai, và yêu cầu kiểm soát đầu ra để giảm rủi ro.
