Update 4.mdx

chapters/ko/chapter1/4.mdx

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 이러한 종류의 모델은 학습한 언어에 대해 통계 기반의 방식으로 이해를 하지만, 이는 몇몇 실생활 문제에 적합하지 않습니다. 그렇기 때문에 사전 학습된 모델은 *전이 학습(transfer learning)*이라 불리는 과정을 거칩니다. 이 과정에서 모델은 특정 작업에 맞춰 지도적(supervised)인 방법, 즉 사람이 레이블을 추가한 데이터를 사용하는 방법으로 미세 조정(fine-tune)이 이루어지는 단계를 거칩니다.
 
-하나의 예시로 문장 내에서 이전 *n*개의 단어를 읽고 다음에 올 단어를 에측하는 문제를 들 수 있습니다. 이를 과거와 현재의 입력 정보를 이용하는 방식(미래에 올 입력 정보는 이용하지 않습니다)이기 때문에 *인과적 언어 모델링(causal language modeling)*이라고 부릅니다.
+하나의 예시로 문장 내에서 이전 *n*개의 단어를 읽고 다음에 올 단어를 예측하는 문제를 들 수 있습니다. 이를 과거와 현재의 입력 정보를 이용하는 방식(미래에 올 입력 정보는 이용하지 않습니다)이기 때문에 *인과적 언어 모델링(causal language modeling)*이라고 부릅니다.
 
 <div class="flex justify-center">
 <img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter1/causal_modeling.svg" alt="Example of causal language modeling in which the next word from a sentence is predicted.">
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 ## 원본 구조
 
-트랜스포머 구조는 처음에 번역을 위해 만들어졌습니다. 학습시에 인코더는 특정 언어의 입력 문장을 받고, 동시에 디코더는 타겟 언어로된 동일한 의미의 문장을 받습니다. 인코더에서 어텐션 레이어는 문장 내의 모든 단어를 활요할 수 있습니다(방금 보았듯이 주어진 단어의 번역은 문장의 전후를 살펴보아야 하니까요). 반면, 디코더는 순차적으로 작동하기 때문에 문장 내에서 이미 번역이 이루어진 부분에만 주의를 기울일 수 밖에 없습니다. 이로 인해 현재 생성(번역)되고 있는 단어의 앞에 단어들만 이용할 수 있죠. 예시로, 번역된 타겟의 처음 세 단어를 예측해 놨을 때, 이 결과를 디코더로 넘기면 디코더는 인코더로부터 받은 모든 입력 정보를 함께 이용해 네 번째 올 단어를 예측하는 것입니다.
+트랜스포머 구조는 처음에 번역을 위해 만들어졌습니다. 학습시에 인코더는 특정 언어의 입력 문장을 받고, 동시에 디코더는 타겟 언어로된 동일한 의미의 문장을 받습니다. 인코더에서 어텐션 레이어는 문장 내의 모든 단어를 활용할 수 있습니다(방금 보았듯이 주어진 단어의 번역은 문장의 전후를 살펴보아야 하니까요). 반면, 디코더는 순차적으로 작동하기 때문에 문장 내에서 이미 번역이 이루어진 부분에만 주의를 기울일 수 밖에 없습니다. 이로 인해 현재 생성(번역)되고 있는 단어의 앞에 단어들만 이용할 수 있죠. 예시로, 번역된 타겟의 처음 세 단어를 예측해 놨을 때, 이 결과를 디코더로 넘기면 디코더는 인코더로부터 받은 모든 입력 정보를 함께 이용해 네 번째 올 단어를 예측하는 것입니다.
 
 모델이 타겟 문장에 대한 액세스(access)가 있는 상황에서, 훈련 속도를 높이기 위해 디코더는 전체 타겟을 제공하지만 뒤에 올 단어들을 사용할 수 없습니다. (모델이 두 번째 올 단어를 예측하기 위해 두 번째 위치 단어를 접근할 수 있다면 예측이 의미없어지겠죠?) 예를 들어, 네 번째 단어를 예측할 때 어텐션 레이어는 1~3 번째 단어에만 액세스하도록 합니다.
 
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 ## 구조(Architectures) vs. 체크포인트(Checkpoints)
 
-트랜스포머 모델을 본격적으로 공부하기 앞서, 모델(models)과 함께 *구조(architectures)*와 *체크포인트(checkpoints)*라는 단어를 들으시게 될겁니다. 이 셋은 아래와 같이 조금 다른 의미를 갖고 있습니다:
+트랜스포머 모델을 본격적으로 공부하기 앞서, 모델(models)과 함께 *구조(architectures)*와 *체크포인트(checkpoints)*라는 단어를 듣게 되실겁니다. 이 셋은 아래와 같이 조금 다른 의미를 갖고 있습니다:
 
 * **구조(Architecture)**: 모델의 뼈대를 의미하는 용어로, 모델 내부의 각 레이어와 각 연산 작용들을 의미합니다.
 * **체크포인트(Checkpoints)**: 주어진 구조(architecture)에 적용될 가중치들을 의미합니다.
 * **모델(Model)**: 사실 모델은 “구조”나 “가중치”만큼 구체적이지 않은, 다소 뭉뚱그려 사용되는 용어입니다. 이 강의에서는 모호함을 피하기 위해 *구조(architecture)*와 *체크포인트(checkpoint)*를 구분해서 사용하도록 하겠습니다.
 
-예를 들면, BERT는 구조에 해당하고, Google 팀이 최초 공개에서 내놓은 학습 가중치 셋인 `bert-base-cased`는 체크포인에 해당합니다. 그렇지만 “BERT 모델”, “`bert-base-cased` 모델” 등과 같이 구분하지 않고 사용하기도 합니다.
+예를 들면, BERT는 구조에 해당하고, Google 팀이 최초 공개에서 내놓은 학습 가중치 셋인 `bert-base-cased`는 체크포인트에 해당합니다. 그렇지만 “BERT 모델”, “`bert-base-cased` 모델” 등과 같이 구분하지 않고 사용하기도 합니다.