66B là một khái niệm được dùng để mô tả một mô hình trí tuệ nhân tạo có 66 tỷ tham số. Các tham số này cho phép mô hình học từ một tập dữ liệu lớn và thực hiện các tác vụ ngôn ngữ, nhận diện và dự đoán với độ chính xác cao. Tuy nhiên, quy mô lớn đi kèm chi phí tính toán, lưu trữ và quản trị rủi ro liên quan đến dữ liệu và bảo mật.
Thông thường một mô hình 66B dựa trên kiến trúc transformer, với nhiều lớp attention và feed-forward. Việc sắp xếp tham số, chiến lược tối ưu hóa và kỹ thuật phân phối tài nguyên ảnh hưởng mạnh đến hiệu suất và độ ổn định của mô hình. Fine-tuning trên các nhiệm vụ cụ thể cho phép mô hình tận dụng tối đa 66 tỷ tham số.
66B có thể hỗ trợ tổng hợp văn bản, hỗ trợ chuyên môn, phân tích dữ liệu và trợ lý ảo. Tuy vậy, chi phí vận hành, tiêu thụ năng lượng và nguy cơ rò rỉ hoặc thiên kiến dữ liệu là thách thức lớn. Bên cạnh đó, việc đánh giá và đảm bảo an toàn cho quyết định từ mô hình 66B đòi hỏi quy trình kiểm tra nghiêm ngặt, kiểm tra đạo đức và giám sát liên tục.