66B dựa trên kiến trúc transformer với nhiều lớp, gồm các khối self-attention và mạng feed-forward. Embedding từ vựng và vị trí (positional encoding) được sử dụng để đại diện cho câu, sau đó qua nhiều lớp trích xuất đặc trưng ngữ cảnh. Sự kết hợp giữa nhiều đầu chú ý (attention heads) và cơ chế huấn luyện quy mô lớn cho phép mô hình ghi nhớ mẫu ngôn ngữ, suy luận và sinh văn bản có tính thống nhất. Việc tối ưu hoá kỹ thuật và dữ liệu huấn luyện là yếu tố then chốt để đạt hiệu suất tốt trên nhiều tác vụ khác nhau.
Triển khai 66B đòi hỏi nguồn lực tính toán và lưu trữ lớn, độ trễ giữa suy luận và thời gian đáp ứng có thể cao. Việc kiểm soát chất lượng nội dung, đảm bảo an toàn, và tuân thủ quyền riêng tư là các vấn đề quan trọng. Việc tinh chỉnh (fine-tuning) hoặc sử dụng các kỹ thuật như adapters giúp tùy biến mô hình cho từng tác vụ mà không cần huấn luyện lại toàn bộ tham số.