Fix typos in chapter1/4.mdx (Korean)

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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 반면에 *미세 조정(Fine-tuning)*이란 모델이 모두 사전 학습을 마친 **이후에** 하는 학습을 의미합니다. 미세 조정을 하기 위해서 우선 사전 학습된 언어 모델을 가져오고, 여러분이 할 작업에 특화된 데이터셋을 이용해 추가 학습을 수행합니다. 잠깐만요, 그냥 한번에 최종 태스크에 맞춰 학습시키면 안될까요? 이렇게 하는 데에는 몇 가지 이유가 있습니다:
 
 - 사전 학습된 모델은 이미 미세 조정 데이터셋과 유사한 데이터셋으로 학습이 이루어진 상태입니다. 결국 모델이 사전 학습시에 얻은 지식(이를테면, NLP 문제에서 사전 학습된 모델이 얻게 되는 언어의 통계적 이해)을 십분 활용해 미세 조정에 활용할 수 있게 됩니다.
-- 사전 학습된 모델은 이미 방대한 데이터로 학습되었기 떄문에 미세 조정에서는 원하는 성능을 얻기까지 적은 양의 데이터만 필요로 하게 됩니다.
+- 사전 학습된 모델은 이미 방대한 데이터로 학습되었기 때문에 미세 조정에서는 원하는 성능을 얻기까지 적은 양의 데이터만 필요로 하게 됩니다.
 - 위와 같은 이유로, 원하는 성능을 얻기까지 적은 시간과 리소스만 필요하게 됩니다.
 
 예시로, 영어로 사전 학습된 모델을 활용해 arXiv 코퍼스로 미세 조정하여 과학/연구 기반 모델을 만들 수 있습니다. 이 때 미세 조정에는 적은 양의 데이터만 필요할 것입니다. 여기서 사전 학습 과정에서 얻은 지식이 “전이”되었다고 하여 *전이 학습(transfer learning)*이라 부릅니다.
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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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 * **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.