Kiến trúc dựa trên Transformer với nhiều lớp tự chú ý, nhúng từ ngữ và mạng feed-forward. 66B có thể tối ưu hiệu suất suy diễn bằng các kỹ thuật như quantization, pruning và tối ưu hóa hạ tầng phần cứng. Dữ liệu huấn luyện phong phú và đánh giá liên tục giúp cải thiện độ chính xác và tính tổng quát.
Các thách thức bao gồm thiên lệch dữ liệu, vấn đề riêng tư và an toàn, tiêu thụ năng lượng và độ giải thích. Xu hướng tương lai nhấn mạnh vào hiệu quả, kiểm tra chất lượng, minh bạch và sự cộng tác giữa con người và AI để đạt được kết quả có giá trị.
