References 관련

• AI at Meta
  • Blog
  • Research
• Brunch
• tistory
• LMSYS Org
• Unsloth AI | Finetune Llama 3 & Mistral LLMs
• The Missing Notes
• 비즈니스, 테크놀로지, 리더십 - CIO Korea
• Daddy Maker
• Felafax Blog

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AI at Meta

Blog

• Introducing Llama 3.1: Our most capable models to date
• Introducing SAM 2: The next generation of Meta Segment Anything Model for videos and images
• Llama 3.2: Revolutionizing edge AI and vision with open, customizable models

Research

• The Llama 3 Herd of Models

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Brunch

• @2YWz / Mark Zuckerberg on Llama 3.1
• @2rV / 오픈소스 Llama 3.1 주의사항 - Llama 3.1 커뮤니티 라이선스 약관 주의점

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tistory

• skyil / 컴퓨터와 수학, 몽상 조금
  • Llama 3.1 Vision Language Model 관련 요약 (Llama 3-V)
• devs0n / Be an Overachiever
  • CodeGPT로 IntelliJ에서 Ollama LLM 사용하기
• webnautes / 멈춤보단 천천히라도
  • Llama 3.2 3B finetuning 해보기

LMSYS Org

• Achieving Faster Open-Source Llama3 Serving with SGLang Runtime (vs. TensorRT-LLM, vLLM)

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Unsloth AI | Finetune Llama 3 & Mistral LLMs

• Finetune & Run Llama 3.1 with Unsloth

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The Missing Notes

• 지난번 라마3 모델의 순수 NumPy 구현에 이어 이번에는 라마3 모델을 순수 C/CUDA로 구현해봤습니다.
• llama.cpp의 내부 구현을 분석하다가 ggml을 이용한 간단한 matmul 샘플을 구현해 봤습니다(프로젝트 링크는 댓글에). 원래 llama.cpp도 Georgi

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비즈니스, 테크놀로지, 리더십 - CIO Korea

• 메타, 차세대 통합 모델 ‘SAM 2’ 출시 "실시간으로 비디오·이미지에서 객체 분할"

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Daddy Maker

• WebUI 기반 Ollama 서비스 구동 방법

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Felafax Blog

• Tune Llama3 405B on AMD MI300x (our journey)

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