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)
选择学习环境
浏览器或在线环境
先通读正文建立微调方式分类,再逐个跑通特征提取、只调输出层、全量微调三个 notebook,最后读参数高效微调与 LLaMA-Adapter 部分(节选未提供该部分正文,需回到原站阅读)。
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。
准备工具和账号
标“选用”的可以跳过。
- 浏览器阅读文章
- GitHub 选用获取配套示例 notebook
- Python 环境及 PyTorch、Transformers、Lightning、scikit-learn 等库,用于运行示例代码用于练习与作业
让 AI Agent 一次搭好课程
复制开课提示词发给你常用的 AI Agent。它会下载允许保存的官方材料、建立课节目录并自检;需要账号、权限或费用时会先问你。
开课提示词 · 只需用一次此提示词尚未实测验证请帮我把「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。搭好后的课程目录
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/
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
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