fastText

Pesi chiusi Facebook AI Research July 2016

Nessuna stima

Nessun requisito hardware per questo modello

I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione
Facebook AI Research
Tipo di organizzazione
Industry
Paese
United States of America, France
Pubblicato
6 July 2016
Autori
A Joulin, E Grave, P Bojanowski, T Mikolov

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio
Language
Compito
Text classification

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

Dati di addestramento
tokens

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia
Unknown
Citazioni
5,009

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento
Bag of Tricks for Efficient Text Classification
Ultimo aggiornamento
25 May 2026

Cosa significano i numeri

Da dove è venuto

fastText è stato pubblicato da Facebook AI Research, nel paese registrato come United States of America, durante July 2016. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di text classification.

Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.

Risposte

fastText — domande comuni

01

fastText— quanti parametri ha?

Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.

02

fastText— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da Facebook AI Research, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.

03

fastText— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in July 2016. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.

04

fastText— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di text classification. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.

05

fastText— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.

06

fastText— è open-source?

La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 25 May 2026

L'altra direzione

Guardandolo dall'altro lato?

Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.