Repository: huggingface/transformers
Pull request: 🌐 [i18n-KO] Translated `gpt2.md` to Korean

<!-- PR의 제목은 "🌐 [i18n-KO] Translated `<your_file>.md` to Korean" 으로 부탁드립니다 -->
# What does this PR do?

Translated the `gpt2.md` file of the documentation to Korean.
Thank you in advance for your review.

Part of https://github.com/huggingface/transformers/issues/20179

## Before reviewing
- [x] Check for missing / redundant translations (번역 누락/중복 검사)
- [x] Grammar Check (맞춤법 검사)
- [x] Review or Add new terms to glossary (용어 확인 및 추가)
- [x] Check Inline TOC (e.g. `[[lowercased-header]]`)
- [x] Check live-preview for gotchas (live-preview로 정상작동 확인)

## Who can review? (Initial)

<!-- 1. 위 체크가 모두 완료된 뒤에만 KREW 팀원들에게 리뷰를 요청하는 아래 주석을 노출해주세요!-->
May you please review this PR?
<!-- @jungnerd, @luckyvickyricky, @chelsseeey, @skwh54, @amo33, @maximizemaxwell, @D15M4S -->
<!-- @harheem, @nsbg, @Youngdong2, @xhaktm00, @ssunbear, @ChoHyoungSeo, @judy-choi -->
<!-- @4N3MONE, @Kim-Ju-won, @ahnjj, @FacerAin, @ssum21, @TaskerJang, @HyunZ118 -->
<!-- @yijun-lee, @songi104, @chhaewxn, @AhnJoonSung, @jihyun-0611, @seopp, @pyapyapya -->
@yijun-lee @harheem @4N3MONE @jungnerd

## Before submitting
- [ ] This PR fixes a typo or improves the docs (you can dismiss the other checks if that's the case).
- [ ] Did you read the [contributor guideline](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/CONTRIBUTING.md#start-contributing-pull-requests),
      Pull Request section?
- [ ] Was this discussed/approved via a Github issue or the [forum](https://discuss.huggingface.co/)? Please add a link
      to it if that's the case.
- [ ] Did you make sure to update the documentation with your changes? Here are the
      [documentation guidelines](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/docs), and
      [here are tips on formatting docstrings](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/docs#writing-source-documentation).
- [ ] Did you write any new necessary tests?

## Who can review? (Final)

<!-- 2. KREW 팀원들의 리뷰가 끝난 후에 아래 주석을 노출해주세요! -->
@stevhliu May you please review this PR?

Changed files:
filename: docs/source/ko/_toctree.yml
patch: @@ -573,8 +573,8 @@
         title: GPT NeoX Japanese
       - local: in_translation
         title: GPT-J
-      - local: in_translation
-        title: GPT2
+      - local: model_doc/gpt2
+        title: GPT-2
       - local: in_translation
         title: GPTBigCode
       - local: in_translation

filename: docs/source/ko/model_doc/gpt2.md
patch: @@ -0,0 +1,219 @@
+<!--Copyright 2020 The HuggingFace Team. All rights reserved.
+
+Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not use this file except in compliance with
+the License. You may obtain a copy of the License at
+
+http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
+
+Unless required by applicable law or agreed to in writing, software distributed under the License is distributed on
+an "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the License for the
+specific language governing permissions and limitations under the License.
+
+⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
+rendered properly in your Markdown viewer.
+
+-->
+
+<div style="float: right;">
+  <div class="flex flex-wrap space-x-1">
+    <img alt="PyTorch" src="https://img.shields.io/badge/PyTorch-DE3412?style=flat&logo=pytorch&logoColor=white">
+    <img alt="TensorFlow" src="https://img.shields.io/badge/TensorFlow-FF6F00?style=flat&logo=tensorflow&logoColor=white">
+    <img alt="FlashAttention" src="https://img.shields.io/badge/%E2%9A%A1%EF%B8%8E%20FlashAttention-eae0c8?style=flat">
+    <img alt="SDPA" src="https://img.shields.io/badge/SDPA-DE3412?style=flat&logo=pytorch&logoColor=white">
+  </div>
+</div>
+
+
+# GPT-2[[gpt-2]]
+
+[GPT-2](https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learners.pdf)는 GPT의 확장 버전으로, 인과적 트랜스포머 언어 모델이며, 10배 더 많은 매개변수와 학습 데이터를 가지고 있습니다. 이 모델은 이전의 모든 단어를 기반으로 다음 단어를 예측하도록 40GB 데이터 세트에서 사전 학습되었습니다. 이러한 접근 방식을 통해 이 모델은 제로샷 설정에서 많은 다운스트림 작업을 수행할 수 있게 되었습니다.
+
+모델 아키텍처는 각 토큰이 이전 토큰에만 주의를 기울일 수 있는 단방향(인과적) 어텐션 메커니즘을 사용하므로, 텍스트 생성 작업에 특히 효과적입니다.
+
+모든 원본 GPT-2 체크포인트는 [OpenAI community](https://huggingface.co/openai-community?search_models=gpt) 조직에서 찾을 수 있습니다.
+
+> [!TIP]
+> 오른쪽 사이드바의 GPT-2 모델을 클릭하여 GPT-2를 다양한 언어 작업에 적용하는 더 많은 예시를 확인하세요.
+
+아래 예시는 [`Pipeline`] 또는 [`AutoModel`], 그리고 명령줄에서 GPT-2로 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다.
+
+<hfoptions id="usage">
+<hfoption id="Pipeline">
+
+```py
+import torch
+from transformers import pipeline
+
+# 텍스트 생성을 위한 파이프라인 생성
+pipeline = pipeline(task="text-generation", model="openai-community/gpt2", torch_dtype=torch.float16, device=0)
+pipeline("Hello, I'm a language model")
+```
+</hfoption>
+<hfoption id="AutoModel">
+
+```py
+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+
+# 사전 학습된 모델과 토크나이저 로드
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("openai-community/gpt2", torch_dtype=torch.float16, device_map="auto", attn_implementation="sdpa")
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2")
+
+# 입력 텍스트를 토큰화하고 GPU로 이동
+input_ids = tokenizer("Hello, I'm a language model", return_tensors="pt").to("cuda")
+
+# 텍스트 생성
+output = model.generate(**input_ids, cache_implementation="static")
+print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))
+```
+
+</hfoption>
+<hfoption id="transformers CLI">
+
+```bash
+echo -e "Hello, I'm a language model" | transformers run --task text-generation --model openai-community/gpt2 --device 0
+```
+
+</hfoption>
+</hfoptions>
+
+`transformers backend`를 사용하여 vLLM으로 모델을 서빙할 수도 있습니다.
+
+```
+vllm serve openai-community/gpt2 --model-imp transformers
+```
+
+양자화는 가중치를 더 낮은 정밀도로 표현하여 대형 모델의 메모리 부담을 줄입니다. 사용할 수 있는 더 많은 양자화 백엔드에 대해서는 [Quantization](../quantization/overview) 개요를 참조하세요.
+
+아래 예시는 [bitsandbytes](../quantization/bitsandbytes)를 사용하여 가중치만 4비트로 양자화합니다.
+
+```py
+import torch
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, BitsAndBytesConfig, pipeline
+
+# 양자화 설정 구성
+quantization_config = BitsAndBytesConfig(
+    load_in_4bit=True,
+    bnb_4bit_quant_type="nf4",
+    bnb_4bit_compute_dtype="float16",
+    bnb_4bit_use_double_quant=True
+)
+
+# 양자화된 모델 로드
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
+    "openai-community/gpt2-xl",
+    quantization_config=quantization_config,
+    device_map="auto"
+)
+
+# 토크나이저 로드 및 텍스트 생성
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("openai-community/gpt2-xl")
+inputs = tokenizer("Once upon a time, there was a magical forest", return_tensors="pt").to("cuda")
+outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=100)
+print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
+```
+
+## 참고사항[[notes]]
+
+- GPT-2는 절대 위치 임베딩을 사용하므로 입력을 오른쪽에 패딩하세요.
+- GPT-2는 이전에 계산된 키-값 어텐션 쌍을 재사용할 수 있습니다. [`GPT2Model.forward`]의 [past_key_values](https://huggingface.co/docs/transformers//en/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Model.forward.past_key_values) 매개변수로 이 기능에 접근하세요.
+- [Mistral](./mistral)의 학습 안정성 개선 사항을 적용하려면 [scale_attn_by_inverse_layer_idx](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Config.scale_attn_by_inverse_layer_idx)와 [reorder_and_upcast_attn](https://huggingface.co/docs/transformers/en/model_doc/gpt2#transformers.GPT2Config.reorder_and_upcast_attn) 매개변수를 활성화하세요.
+
+## GPT2Config
+
+[[autodoc]] GPT2Config
+
+## GPT2Tokenizer
+
+[[autodoc]] GPT2Tokenizer
+    - save_vocabulary
+
+## GPT2TokenizerFast
+
+[[autodoc]] GPT2TokenizerFast
+
+## GPT2 특정 출력[[gpt2-specific-outputs]]
+
+[[autodoc]] models.gpt2.modeling_gpt2.GPT2DoubleHeadsModelOutput
+
+[[autodoc]] models.gpt2.modeling_tf_gpt2.TFGPT2DoubleHeadsModelOutput
+
+<frameworkcontent>
+<pt>
+
+## GPT2Model
+
+[[autodoc]] GPT2Model
+    - forward
+
+## GPT2LMHeadModel
+
+[[autodoc]] GPT2LMHeadModel
+    - forward
+
+## GPT2DoubleHeadsModel
+
+[[autodoc]] GPT2DoubleHeadsModel
+    - forward
+
+## GPT2ForQuestionAnswering
+
+[[autodoc]] GPT2ForQuestionAnswering
+    - forward
+
+## GPT2ForSequenceClassification
+
+[[autodoc]] GPT2ForSequenceClassification
+    - forward
+
+## GPT2ForTokenClassification
+
+[[autodoc]] GPT2ForTokenClassification
+    - forward
+
+</pt>
+<tf>
+
+## TFGPT2Model
+
+[[autodoc]] TFGPT2Model
+    - call
+
+## TFGPT2LMHeadModel
+
+[[autodoc]] TFGPT2LMHeadModel
+    - call
+
+## TFGPT2DoubleHeadsModel
+
+[[autodoc]] TFGPT2DoubleHeadsModel
+    - call
+
+## TFGPT2ForSequenceClassification
+
+[[autodoc]] TFGPT2ForSequenceClassification
+    - call
+
+## TFSequenceClassifierOutputWithPast
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutputWithPast
+
+## TFGPT2Tokenizer
+
+[[autodoc]] TFGPT2Tokenizer
+
+</tf>
+<jax>
+
+## FlaxGPT2Model
+
+[[autodoc]] FlaxGPT2Model
+    - __call__
+
+## FlaxGPT2LMHeadModel
+
+[[autodoc]] FlaxGPT2LMHeadModel
+    - __call__
+
+</jax>
+</frameworkcontent>
\ No newline at end of file