# Understanding Parameter-Efficient Finetuning of Large Language Models: From Prefix Tuning to LLaMA-Adapters

- 发布方：Sebastian Raschka, PhD（个人网站）；作者：Sebastian Raschka
- 形式：文章 · en
- 原始资源：[https://sebastianraschka.com/blog/2023/llm-finetuning-llama-adapter.html](<https://sebastianraschka.com/blog/2023/llm-finetuning-llama-adapter.html>)
- 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/res\_msxsynpv3ase](<https://oplearnx.com/resources/res_msxsynpv3ase>)
- 学习主题：人工智能 / 大语言模型 LLM / 微调与对齐；人工智能 / 大语言模型 LLM；人工智能 / 大语言模型 LLM / 微调与对齐 / 指令微调
- 内容状态：状态待核验
- 原始发布时间：2023-04-12 16:00
- 本站首次收录：2026-10-26 00:09

## 能学到什么

理解 LLM 微调的几种常规做法与参数高效微调的原理，并能借助示例代码动手尝试。

- 说明参数高效微调相对常规微调的优势（算力、时间、硬件、存储、过拟合）
- 区分 in-context learning 与三种常规适配方式：特征提取、只更新输出层、更新全部层
- 用冻结主干 \+ 线性分类器的方式提取 LLM 嵌入并训练分类模型
- 只解冻最后两层并对序列分类模型做微调，比较与全量微调的差异
- 说出文本介绍的参数高效微调方法（prefix tuning、adapter、LLaMA-Adapter）的各自主旨
- 借助文中链接的论文仓库与 notebook 继续深入对应方法

## 适合我吗

- 适合：想系统理解 LLM 微调谱系、尤其是参数高效微调概念与配套代码的读者；文章偏概念讲解，适合作为微调入门到进阶的阅读材料。
- 需要留意：只想拿到开箱即用的微调脚本或完整工程流程的学习者；本文不是端到端项目实战教程。

## 前置条件与费用

- 知识前置：需要了解 Transformer/深度神经网络基础，并熟悉 PyTorch 与 Hugging Face Transformers 的基本用法。
- 软件、账号与硬件：可运行示例代码需具备 Python 环境与 PyTorch、Transformers、Lightning、scikit-learn 等库；网页未说明是否需要 GPU 或其他算力条件。
- 内容费用：免费：节选中可直接读到文章正文、代码示例与配套 GitHub notebook 链接，未见付费墙或登录拦截。
- 实践费用：实践费用待核验：网页节选未说明运行示例代码是否需要 GPU 或付费算力。
- 转载与修改：按材料分别核对，见本页“来源核验与开课实跑”；仓库许可不自动适用于教材或视频。

## 准备工具

- 浏览器：阅读文章
- [GitHub](<https://github.com/rasbt/blog-finetuning-llama-adapters>)：获取配套示例 notebook

## 学习指南

开课检查：提示词由本站整理，尚未按提示词实际完成开课检查。

### 开课提示词

```text
请帮我把「Understanding Parameter-Efficient Finetuning of Large Language Models: From Prefix Tuning to LLaMA-Adapters」的学习环境一次准备好，让我之后只需要按顺序学习和做练习。
开始前先问我：课程放在哪个目录（等我给出完整路径），确认我的操作系统和已有工具。确认前不要创建文件或安装软件。

课程入口：https://sebastianraschka.com/blog/2023/llm-finetuning-llama-adapter.html
我的系统：Windows。如果实际不符，先调整方案。
本次路线：浏览器或在线环境。只准备这条路线需要的工具；只读路线不安装运行环境、不配置模型密钥。
练习：按文中顺序运行三个 notebook 并比较测试准确率；参数高效微调与 LLaMA-Adapter 小节的正文节选未提供，需回到原站查看。
课节（官方顺序）：
1. Understanding Parameter-Efficient Finetuning of Large Language Models: From Prefix Tuning to LLaMA-Adapters：https://sebastianraschka.com/blog/2023/llm-finetuning-llama-adapter.html

1. 环境
- 浏览器即可阅读
- 运行示例需 Python、PyTorch、Transformers、Lightning、scikit-learn
- 安装前先列出要装的软件和命令，等我同意；已装好的直接复用。
2. 材料
- 官方课程页面：只记录链接 https://sebastianraschka.com/blog/2023/llm-finetuning-llama-adapter.html
3. 目录（最外层放在我确认的位置）
peft-llama-adapter-raschka/
├── README.md        # 课程入口、课节清单、每次怎么开始
├── progress.md      # 每课：读讲义 / 做练习 / 记笔记
├── questions.md     # 待解决的问题
├── check-env.md     # 环境自检，按 README 操作
├── data/            # 练习用到的样例数据
└── lessons/         # 每课一个文件夹：notes.md + exercises/
    └── 01-01-understanding-parameter-efficient-finetuning/
- 每课文件夹里建 notes.md（顶部写本课官方链接）和 exercises/；课节文件夹名称与上面一致。
- 已有课程目录先检查并复用；不覆盖笔记、作业或 progress.md，不重置已有进度。尚未发布的课节保留入口并注明未发布，不能代写讲义或虚构练习。
4. 自检
- 创建 check-env.md，逐项检查并记录“通过/未通过”：
- 按浏览器或在线 notebook 清单检查，不为自检安装本机终端。
  - 打开文章页面，确认能看到“Finetuning Large Language Models”正文与代码块  → 正文与代码可正常显示，无登录提示
  - 打开配套 notebook 链接  → 仓库中能看到 three-conventional-methods 下的 notebook
- 标注为人工检查、浏览器操作或 notebook 单元的项目，按相应方式操作，不直接粘贴进 shell；脚本只包含当前系统可执行的命令。
- 仅在当前路线需要、对应材料已获准保存、工具已安装时运行该项；需要登录、付费或尚未开放的材料记为“需要我操作/未验证”，不能伪报通过。不执行会调用付费 API、提交作业或修改云服务的检查。
- 运行一次，把结果给我看；未通过的项目说明原因和修复办法。
5. 学习计划
- README.md：课程入口、课节清单（带链接）、每次学习怎么开始（使用“每课提示词”）。
- progress.md：每课三项勾选——读讲义、做练习、记笔记。
6. 最后分三部分汇报：已完成、需要我自己操作的、尚未验证的。

边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
如果你不能直接操作我的文件系统，请在确认目录后给出适用于我的系统、可直接执行的命令和需要保存的文件内容。
```

### 每课提示词

```text
继续学习「Understanding Parameter-Efficient Finetuning of Large Language Models: From Prefix Tuning to LLaMA-Adapters」。课程目录是 peft-llama-adapter-raschka/（不知道完整路径就先问我）。
1. 读 progress.md，找到下一课；如果我指定了第几课，就准备那一课。
2. 打开这一课的官方页面和本地讲义，列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我，等我同意再安装或下载。
3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习：exercises/ 里给每道题建一个文件，写上题号和题目原文链接，不写答案；已有文件保留，样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制，不编造替代品。
4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单，并检查本课新增工具能否正常使用。
5. 告诉我：本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后，帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。

边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。
```

### 课节（官方顺序）

1. [Understanding Parameter-Efficient Finetuning of Large Language Models: From Prefix Tuning to LLaMA-Adapters](<https://sebastianraschka.com/blog/2023/llm-finetuning-llama-adapter.html>)

## 指南参考

- [课程主页](<https://sebastianraschka.com/blog/2023/llm-finetuning-llama-adapter.html>)

## 来源、许可与验证记录

- **开课提示词未完整验证，需要自备账号或资源**：Python 环境及 PyTorch、Transformers、Lightning、scikit-learn 等库，用于运行示例代码；网页未说明本资源需要 GPU 或付费算力（节选亦未提及）
- 转载与修改 · 课程页面与材料：未找到明确许可。网页未写明内容许可协议 [依据](<https://sebastianraschka.com/blog/2023/llm-finetuning-llama-adapter.html>)
- 链接检查：1/1 个可以访问

## 来源与推荐

- 编辑整理收录

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