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⚡ tsecurity.de Intelligence

Intro to Fine-Tuning Large Language Models

YouTube-Video: Author: freeCodeCamp.org - Bewertung: 909x - Views:20938 Learn about fine-tuning large language models (LLMs). The course covers key…

YouTube Security Videos youtube.com 04.09.2025, 16:09 Uhr 2 Min. Lesezeit

↗ Quelle (youtube.com)

Reagiere als Erste:r — dein Feedback zählt!

Author: freeCodeCamp.org - Bewertung: 909x - Views:20938

Learn about fine-tuning large language models (LLMs). The course covers key methodologies, including supervised fine-tuning and reinforcement learning with human feedback (RLHF). It also introduces a technique called QLoRA, which enables you to fine-tune massive models like Llama 70B on a home workstation. The course guides you from theory to practical implementation using tools like Python, PyTorch, and Hugging Face.

✏️ Created by @LunarTech_ai

❤️ Try interactive AI courses we love, right in your browser: https://scrimba.com/freeCodeCamp-AI (Made possible by a grant from our friends at Scrimba)

⭐️ Contents ❤️

- 0:00:00 Course Overview

- 0:00:15 What is Fine-Tuning and How is it Different?

- 0:00:21 Hands-on Methodologies

- 0:00:28 Deep Dive into Parameter Efficient Fine-Tuning

- 0:00:36 Exploring QLoRA: A Revolutionary Method

- 0:00:44 Practical Case Studies

- 0:01:15 Instructor Introduction

- 0:02:05 Course Outline (More Detail)

- 0:02:30 Highlight of the Course: Parameter Efficient Fine-Tuning

- 0:03:08 Who is this Course For?

- 0:04:01 Module 1: Introduction to Fine-Tuning

- 0:05:27 The Benefits of Fine-Tuning

- 0:07:17 First Part: Fine-Tuning LLMs Module

- 0:07:51 Fine-Tuning Allocation in LLM Life Cycle

- 0:08:43 Pre-trained vs Fine-Tuned Model

- 0:10:40 Understanding Shortcomings and Specialization

- 0:11:00 Fine-Tuning Impact Example: Chatbot

- 0:13:07 Formal Definition of Fine-Tuning

- 0:18:53 Fine-Tuning Examples: Doctor and Lawyer

- 0:26:08 Pre-Training vs. Fine-Tuning

- 0:49:04 Prompt Engineering vs. Fine-Tuning

- 0:55:00 Pros & Cons of Prompt Engineering vs. Fine-Tuning

- 1:01:41 Fine-Tuning Benefits & Demerits

- 1:07:13 Step-by-Step Fine-Tuning Process

🎉 Thanks to our Champion and Sponsor supporters:

👾 Drake Milly

👾 Ulises Moralez

👾 Goddard Tan

👾 David MG

👾 Matthew Springman

👾 Claudio

👾 Oscar R.

👾 jedi-or-sith

👾 Nattira Maneerat

👾 Justin Hual

--

Learn to code for free and get a developer job: https://www.freecodecamp.org

Read hundreds of articles on programming: https://freecodecamp.org/news

IR-PLAYBOOK-RCEHIGH

Schritte anzeigen

SOC Incident Playbook: Remote Code Execution (RCE) Defense

WAF MitigationSofort

Virtuelles Patchen am Reverse Proxy / WAF für gefährdete URL-Pfade und Payloads aktivieren.

SecRule REQUEST_URI "@rx ..." "id:1001,phase:1,deny,status:403"

Web Shell ScanSofort

Web-Root auf neu angelegte Scripts, anomal modifizierte Dateien und Persistence scannen.

find /var/www -type f -name "*.php" -mmin -120

Outbound FilteringSofort

Ausgehenden Datenverkehr (Reverse Shells zu unbekannten IPs/Ports) blockieren.

ss -tunp | grep -E ":(4444|1337|8080|9001)"

Vendor Patching

Hersteller-Update in Staging validieren und schnellstmöglich in Produktion ausrollen.

apt update && apt --only-upgrade install <pkg>

1-Click Detection Engineering: Sigma & YARA RulesSOC Ready

Regeln anzeigen

title: Detect Exploitation - Intro to Fine-Tuning Large Language Models
id: dc1f751b-f658-4537-850b-27b9d9c2d4bb
status: experimental
description: Automatisch generierte SIEM-Erkennungsregel basierend auf CTI Intelligence
references:
  - https://tsecurity.de/
author: iShareStuff CTI Automated Detection Engine
date: 2026-09-24
logsource:
  category: network_connection
  product: any
detection:
  selection:
      CommandLine|contains:
        - 'exploit'
  condition: selection
falsepositives:
  - Legitime administrative Zugriffe oder Penetrationstests
level: high
tags:
  - attack.initial_access

rule CTI_Threat_Indicator {
    meta:
        author = "iShareStuff CTI Automated Detection Engine"
        date = "2026-09-24"
        description = "YARA Signature for "
    strings:
        $str = "Intro to Fine-Tuning Large Lan" ascii wide
    condition:
        any of them
}

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How to Fine-Tune Large Language Models

Sichere ProgrammierungWeiterlesen ▶

Blättern: Pfeiltasten [ ← ] [ → ] · Tasten j / k · mobil: Wischen

Fokus-Vektor:

Kognitive Analyse für identifizierte Bedrohung: Erhöhte Bedrohungslage im Bereich Intro to Fine-Tuning Large Language Mode.... Basierend auf 368k Vektor-Korrelationen werden sofortige Isolationsmaßnahmen für betroffene Endpunkte empfohlen.

🛡️ Angriffsfläche & Exposure

Netzwerk/Remote-Zugriff ohne Vorauthentifizierung möglich.

⚡ Empfohlene Sofortmaßnahmen

1. Perimeter-Inspektion: Relevante Portfreigaben und exponierte Endpunkte unverzüglich scannen.
2. Patch-Applikation: Hersteller-Hotfix einspielen oder betroffene Daemons in isolierte DMZ-Segmente überführen.
3. Telemetrie & EDR-Alerts: Prozessaufrufe und Child-Processes auf anomale Shell-Spawns überwachen.

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Schnell-Prompts für Analysten

⚠️ DEFANGED SANDBOX VIEW (tsecurity.de): Alle Netzwerkindikatoren und URLs wurden neutralisiert (2 Indikatoren entschärft). Nur zur defensiven Analyse!

Format: python

#!/usr/bin/env python3
# Exploit Title: PoC for Target
import socket, sys
target = '192[.]168[.]1[.]10'
url = 'hxxp://target[.]local/vuln'
s = socket.socket()
s.connect((target, 80))
s.send(b'GET / HTTP/1.1\r\nHost: target.local\r\n\r\n')

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