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Author: chhaewxn

chapters/ko/chapter3/6.mdx

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 정말 광범위한 내용을 다뤘습니다! 처음 두 챕터에서 모델과 토크나이저에 대해 배웠고, 이제 최신 모범 사례를 사용하여 여러분의 데이터 세트로 파인튜닝하는 방법을 알게 되었습니다. 요약하자면, 이 챕터에서는 다음을 배웠습니다.
 
-* [Hub](https://huggingface.co/datasets)의 데이터 세트와 최신 데이터 처리 기법에 대해 학습했습니다
-* 동적 패딩과 데이터 콜레이터 사용을 포함하여 데이터 세트를 효율적으로 로드하고 전처리하는 방법을 배웠습니다
-* 최신 기능을 포함한 고수준 `Trainer` API를 사용하여 파인튜닝과 평가를 구현했습니다
-* PyTorch를 사용하여 완전한 커스텀 훈련 루프를 처음부터 구현했습니다
-* 🤗 Accelerate를 사용하여 훈련 코드가 다중 GPU 또는 TPU에서 원활하게 작동하도록 했습니다
-* 혼합 정밀도 훈련과 그래디언트 누적과 같은 최신 최적화 기법을 적용했습니다
+* [Hub](https://huggingface.co/datasets)의 데이터 세트와 최신 데이터 처리 기법에 대해 학습했습니다.
+* 동적 패딩과 데이터 콜레이터 사용을 포함하여 데이터 세트를 효율적으로 로드하고 전처리하는 방법을 배웠습니다.
+* 최신 기능을 포함한 고수준 `Trainer` API를 사용하여 파인튜닝과 평가를 구현했습니다.
+* PyTorch를 사용하여 완전한 커스텀 훈련 루프를 처음부터 구현했습니다.
+* 🤗 Accelerate를 사용하여 훈련 코드가 다중 GPU 또는 TPU에서 원활하게 작동하도록 했습니다.
+* 혼합 정밀도 훈련과 그래디언트 누적과 같은 최신 최적화 기법을 적용했습니다.
 
 <Tip>
 
 🎉 **축하합니다!** 트랜스포머 모델 파인튜닝의 기초를 마스터했습니다. 이제 실제 ML 프로젝트에 도전할 준비가 되었습니다!
 
-📖 **계속 학습하기**: 지식을 더 깊이 쌓기 위해 다음 리소스를 탐색해보세요:
+📖 **계속 학습하기**: 지식을 더 깊이 쌓기 위해 다음 리소스를 탐색해보세요.
 - 특정 NLP 작업을 위한 [🤗 Transformers 작업 가이드](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/tasks/sequence_classification)
 - 포괄적인 노트북을 위한 [🤗 Transformers 예제](https://huggingface.co/docs/transformers/main/en/notebooks)
 
-🚀 **다음 단계**: 
-- 배운 기법을 사용하여 자신만의 데이터 세트로 파인튜닝을 시도해보세요
-- [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/models)에서 사용 가능한 다양한 모델 아키텍처를 실험해보세요
-- [Hugging Face 커뮤니티](https://discuss.huggingface.co/)에 참여하여 프로젝트를 공유하고 도움을 받으세요
+🚀 **다음 단계** 
+- 배운 기법을 사용하여 자신만의 데이터 세트로 파인튜닝을 시도해보세요.
+- [Hugging Face Hub](https://huggingface.co/models)에서 사용 가능한 다양한 모델 아키텍처를 실험해보세요.
+- [Hugging Face 커뮤니티](https://discuss.huggingface.co/)에 참여하여 프로젝트를 공유하고 도움을 받으세요.
 
 </Tip>
 
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 <Tip>
 
-💡 **성공을 위한 전문가 팁**:
-- 커스텀 훈련 루프를 구현하기 전에 항상 `Trainer` API를 사용한 강력한 기준선부터 시작하세요
-- 🤗 Hub을 사용하여 더 나은 출발점을 위해 자신의 작업과 유사한 사전훈련된 모델을 찾으세요
-- 적절한 평가 지표로 훈련을 모니터링하고 체크포인트 저장을 잊지 마세요
-- 커뮤니티를 활용하세요 - 모델과 데이터 세트를 공유하여 다른 사람들을 도우고 자신의 작업에 대한 피드백을 받으세요
+💡 **성공을 위한 전문가 팁**
+- 커스텀 훈련 루프를 구현하기 전에 항상 `Trainer` API를 사용한 강력한 기준선부터 시작하세요.
+- 🤗 Hub을 사용하여 더 나은 출발점을 위해 자신의 작업과 유사한 사전훈련된 모델을 찾으세요.
+- 적절한 평가 지표로 훈련을 모니터링하고 체크포인트 저장을 잊지 마세요.
+- 커뮤니티를 활용하세요 - 모델과 데이터 세트를 공유하여 다른 사람들을 도우고 자신의 작업에 대한 피드백을 받으세요.
 
 </Tip>