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Co-authored-by: Yijun Lee <[email protected]>
Co-authored-by: YONGSANG <[email protected]>

Author: 3 people

chapters/ko/chapter3/2.mdx

@@ -417,7 +417,7 @@ batch = data_collator(samples)
 	choices={[
 		{
 			text: "훈련 중 메모리를 절약하기 위해서입니다.",
-			explain: "약간의 메모리는 절약하지만, 이것이 주된 이유는 아닙니다."
+			explain: "약간의 메모리는 절약되지만, 이것이 주된 이유는 아닙니다."
 		},
 		{
 			text: "모델이 이러한 원시 텍스트 열을 예상하지 않고 오류가 발생할 수 있기 때문입니다.",
@@ -440,7 +440,7 @@ batch = data_collator(samples)
 💡 **핵심 요점**
 - 전처리를 훨씬 빠르게 하려면 `Dataset.map()`에서 `batched=True`를 사용하세요
 - `DataCollatorWithPadding`을 사용한 동적 패딩이 고정 길이 패딩보다 효율적입니다
-- 모델이 예상하는 것(수치적 텐서, 올바른 열 이름)에 맞게 항상 데이터를 전처리하세요
+- 모델의 추론 결과물(수치적 텐서, 올바른 열 이름)에 맞게 항상 데이터를 전처리하세요
 - 🤗 Datasets 라이브러리는 대규모 효율적인 데이터 처리를 위한 강력한 도구를 제공합니다
 
 </Tip>