Sebastian Raschka, PhD（个人网站） · Sebastian Raschka
Understanding Parameter-Efficient Finetuning of Large Language Models: From Prefix Tuning to LLaMA-Adapters
Understanding Parameter-Efficient Finetuning of Large Language Models: From Prefix Tuning to LLaMA-Adapters是Sebastian Raschka, PhD（个人网站）的免费文章（en）。前置条件：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。
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。
- 难度
- 进阶
- 类型
- 博客 · 文章
- 语言
- en
- 规模
- 1 个课节
- 内容费用
- 免费
- 动手
- 打开即可学习
使用限制
阅读文章不需要账号；运行配套 notebook 需要自备 Python 环境。
- 练习与作业
- 网页未说明本资源需要 GPU 或付费算力（节选亦未提及）
学完你能
- 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
适合你吗
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。
暂不适合
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。
需要先会
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。
课程特点
- 内容侧重
- 侧重实践应用
- 练习与项目
- 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。
- 学习时长
- 1 个课节原站未给出统一学习时长；实际用时取决于已有基础。
- 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。
内容覆盖
- In-context learning 与适配预训练模型的动机
- 三种常规方法概述
- Finetuning I：只更新输出层
- Finetuning II：更新全部层
- （标题）参数高效微调：prefix tuning 与 adapter——正文节选未提供
- （标题）LLaMA-Adapter 方法与实践——正文节选未提供
常见问题
免费吗？
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。
需要什么基础？
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。
有中文吗？
本站记录的语言是en；是否有中文字幕或译本本站未核实，请以原站为准。
怎么开始？
从原始资源入口开始：https://sebastianraschka.com/blog/2023/llm-finetuning-llama-adapter.html。打开原文即可，无需安装软件。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备：网页未说明本资源需要 GPU 或付费算力（节选亦未提及）。
来源与使用须知
- 收录时间
- 本站首次收录 2026-10-26原站首次发布 2023-04-12
- 指南参考
- 课程主页
版权与转载
- 课程材料未标明许可：仅供个人学习，转载、修改或商用前请先联系原作者。
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