66B biểu thị một mô hình ngôn ngữ với khoảng 66 tỷ tham số, lớn hơn nhiều so với các phiên bản nhỏ hơn nhằm tăng khả năng hiểu và sinh ngữ. Mô hình ở mức độ triển khai cho các tác vụ như tổng hợp văn bản, trả lời câu hỏi và phân tích ngữ nghĩa. Tuy nhiên, kích thước lớn đồng nghĩa với yêu cầu về tài nguyên tính toán, bộ nhớ và dữ liệu huấn luyện, cũng như thách thức liên quan đến công bằng và an toàn.
Kiến trúc của 66B thường dựa trên biến đổi chú ý (transformer) với nhiều lớp trọng số, đầu tự chú ý và mạng feed-forward, tối ưu cho xử lý văn bản. Phạm vi tham số ở mức 66 tỷ cho phép nắm bắt ngữ cảnh dài và tạo văn bản mạch lạc, nhưng cũng đòi hỏi kỹ thuật tối ưu hóa như tiền huấn luyện, phân tán tính toán và quản lý tài nguyên phần cứng.
Quy trình huấn luyện bao gồm chuỗi dữ liệu đa ngôn ngữ và nguồn tin cậy, nhằm giảm sai lệch và tăng khả năng khái quát. Các kỹ thuật tối ưu hóa và xử lý tối ưu có vai trò then chốt trong việc cải thiện hiệu năng.
66B có thể được áp dụng trong tự động hoá viết bài, trợ lý ảo, tóm lược tài liệu và phân tích ngôn ngữ tự nhiên. Tuy vậy, mô hình lớn đặt ra thách thức về an toàn, quyền riêng tư và chi phí vận hành. Việc đánh giá và giám sát đầu ra model là cần thiết để đảm bảo kết quả phù hợp và có trách nhiệm.