66B là một mô hình ngôn ngữ lớn được thiết kế với khoảng 66 tỷ tham số, thuộc nhóm mô hình học sâu hàng đầu nhằm xử lý ngôn ngữ tự nhiên với khả năng hiểu và sinh văn bản có ngữ cảnh phức tạp.
Mô hình 66B dùng kiến trúc transformer với nhiều lớp tự chú ý và feed-forward. Quy mô tham số khoảng 66 tỷ cho phép nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa ở mức độ dài và tối ưu hoá giữa hiệu suất và chi phí tính toán.
Quá trình đào tạo dựa trên dữ liệu văn bản đa dạng từ internet và nguồn chất lượng cao, kết hợp các kỹ thuật tiền xử lý, tối ưu hóa và regularization để tăng khả năng tổng quát và giảm sai lệch.
66B có thể hỗ trợ trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản, sinh nội dung và hỗ trợ lập trình. Tuy nhiên, cần đánh giá đạo đức, tính minh bạch của nguồn dữ liệu và đảm bảo an toàn khi triển khai trong sản phẩm.
Với tiềm năng mở rộng, 66B có thể đóng vai trò nền tảng cho các hệ thống ngôn ngữ tự nhiên và thúc đẩy nghiên cứu về tối ưu hoá hiệu suất và tiết kiệm năng lượng khi huấn luyện mô hình lớn.
