Mô hình 66 tỷ tham số đại diện cho một loại mô hình ngôn ngữ lớn có quy mô trung bình so với các đối thủ hiện tại. Nó được huấn luyện trên lượng dữ liệu đa dạng để nắm bắt ngữ cảnh, cấu trúc câu và ý nghĩa của từ ngữ trong nhiều ngữ cảnh khác nhau.
Về cơ bản, mô hình có kích thước tham số khoảng 66 tỷ, dùng kiến trúc transformer với nhiều lớp tự attention. Nó tối ưu hóa trọng số dựa trên nhiệm vụ dự báo từ vựng tiếp theo, đồng thời sử dụng cơ chế attention để kết nối thông tin từ các phần khác nhau của đoạn văn.
Với quy mô vừa phải, 66 tỷ tham số có thể được áp dụng cho tổng hợp văn bản, trả lời câu hỏi, trợ lý ảo và hỗ trợ ngôn ngữ đa ngôn ngữ. Tuy nhiên, nó cũng đối mặt với thách thức về chất lượng đầu ra, hiệu suất tính toán và rủi ro thiên vị dữ liệu.
So với các mô hình nhỏ hơn, 66 tỷ tham số thường cho chất lượng cao hơn ở nhiều tác vụ, trong khi so với các mô hình lớn hơn có thể cho hiệu suất tốt ở nhiều ngữ cảnh nhưng đòi hỏi hạ tầng mạnh hơn và chi phí huấn luyện cao.