fastText

Pesos cerrados Facebook AI Research July 2016

Sin estimación

No hay requisitos de hardware para este modelo

Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.

En registro

Especificación completa

Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.

Origen

¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?

Organización
Facebook AI Research
Tipo de organización
Industry
País
United States of America, France
Publicado
6 July 2016
Autores
A Joulin, E Grave, P Bojanowski, T Mikolov

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio
Language
Tarea
Text classification

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

Datos de entrenamiento
tokens

Cómo se clasifica

Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.

Registrar confianza
Unknown
Citas
5,009

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.

Referencia
Bag of Tricks for Efficient Text Classification
Última actualización
25 May 2026

Qué significan los números

De dónde vino

fastText was published by Facebook AI Research, in United States of America, in July 2016. industry is the category the publisher falls under.

It works in Language, and is recorded as doing text classification.

This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.

Respuestas

fastText — Preguntas frecuentes

01

How many parameters does fastText have?

No parameter count has been published for fastText, which is why no memory or speed figure appears on this page.

02

Who created fastText?

fastText was published by Facebook AI Research, based in United States of America, categorised as industry.

03

When was fastText released?

fastText was published in July 2016. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.

04

What is fastText used for?

fastText works in Language, and is recorded as handling text classification. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.

05

What GPU do I need to run fastText?

None. fastText is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.

06

Is fastText open source?

The licensing for fastText was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.

Fuente

Publicación original

Registro de la última actualización 25 May 2026

La otra dirección

¿Mirándolo desde el otro lado?

Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.