66B đề cập đến một kích thước tham số xấp xỉ 66 tỷ, tương đương với các mô hình hàng đầu hiện nay. Mô hình này được thiết kế để hiểu và tạo văn bản một cách tự nhiên, dựa trên dữ liệu huấn luyện lớn và kỹ thuật học sâu tiên tiến.
66B thường dựa trên kiến trúc Transformer, cho phép tự attention trên chuỗi văn bản dài. Các tham số được tối ưu để nắm bắt ngữ cảnh, quan hệ ngữ nghĩa và phong cách viết của nhiều nguồn dữ liệu.
Với kích thước lớn, 66B có thể tham gia vào sinh ngôn ngữ, trả lời câu hỏi, tổng hợp văn bản, hỗ trợ lập trình và nhiều tác vụ ngôn ngữ khác. Tuy nhiên, hiệu quả cần cân bằng với tiêu thụ tính toán và nguồn dữ liệu.
Việc vận hành mô hình lớn đòi hỏi hạ tầng mạnh mẽ, quản trị dữ liệu, và đánh giá rủi ro như thiên vị, thông tin sai lệch và chi phí vận hành. Tuỳ thuộc vào nguồn dữ liệu, mô hình có thể ghi nhận và phản chiếu các khuynh hướng văn hoá và ngôn ngữ của tập huấn luyện.