Mô hình ngôn ngữ có quy mô lớn như 66 tỷ tham số thường được coi là một LLM. Quy mô này cho phép hiểu và sinh văn bản phức tạp, đồng thời đòi hỏi nguồn lực tính toán và dữ liệu huấn luyện lớn.
Các bước huấn luyện bao gồm tiền huấn luyện trên một tập dữ liệu đa dạng và lớn, sau đó có thể tiến hành fine-tune cho các tác vụ cụ thể. Quy mô tham số ảnh hưởng tới khả năng tổng quát, nhưng cũng tăng chi phí và rủi ro về thiên vị dữ liệu.
Mô hình 66B có thể được dùng cho trợ lý viết, tóm tắt văn bản, phân tích dữ liệu và hỗ trợ lập trình. Tuy nhiên, thách thức về an toàn, tính riêng tư và sự kiểm soát đầu ra vẫn hiện hữu, cùng với nhu cầu năng lượng lớn.
Những mô hình có quy mô 66B và hơn thế tiếp tục đòi hỏi tối ưu hóa hiệu suất, quản lý rủi ro và cơ chế giám sát để đảm bảo tính đáng tin cậy và có trách nhiệm trong ứng dụng thực tế.