66B là cách gọi một mô hình ngôn ngữ có khoảng 66 tỷ tham số, nghĩa là các trọng số và cấu trúc mạng neural rất lớn dùng để xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các tham số này cho phép mô hình nắm bắt ngữ nghĩa, ngữ cảnh và quan hệ giữa từ trong văn bản ở mức độ phức tạp cao.
Với quy mô 66 tỷ tham số, mô hình đòi hỏi hạ tầng tính toán và bộ nhớ phong phú, dữ liệu huấn luyện chất lượng và quy trình tiền xử lý nghiêm ngặt. Các thách thức gồm chi phí huấn luyện, khả năng hiểu ngữ cảnh dài, quản lý sai lệch dữ liệu và vấn đề đạo đức an toàn người dùng.
Kiến trúc phổ biến cho 66B thường dựa trên biến thể của Transformer, với các kỹ thuật tối ưu hóa như phân phối tính toán, parallelism, kỹ thuật Mixture of Experts (MoE), quantization và pruning. Các chiến lược này giúp giảm thời gian huấn luyện và tối ưu hóa hiệu suất trong quá trình inference mà vẫn duy trì chất lượng đầu ra.
