revised: resolve suggestions troubleshooting.mdx

Co-authored-by: Sohyun Sim <[email protected]>

docs/source/ko/troubleshooting.mdx

@@ -63,7 +63,7 @@ CUDA out of memory. Tried to allocate 256.00 MiB (GPU 0; 11.17 GiB total capacit
 
 ## 저장된 TensorFlow 모델을 가져올 수 없습니다(Unable to load a saved TensorFlow model)[[unable-to-load-a-saved-uensorFlow-model]]
 
-TensorFlow의 [model.save] 메소드는 아키텍처, 가중치, 훈련 구성 등 전체 모델을 단일 파일에 저장합니다. 그러나 모델 파일을 다시 가져올 때 🤗 Transformers는 모델 파일에 있는 모든 TensorFlow 관련 객체를 가져오지 않을 수 있기 때문에 오류가 발생할 수 있습니다. TensorFlow 모델 저장 및 가져오기 문제를 피하려면 다음을 권장합니다:
+TensorFlow의 [model.save](https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load#save_the_entire_model) 메소드는 아키텍처, 가중치, 훈련 구성 등 전체 모델을 단일 파일에 저장합니다. 그러나 모델 파일을 다시 가져올 때 🤗 Transformers는 모델 파일에 있는 모든 TensorFlow 관련 객체를 가져오지 않을 수 있기 때문에 오류가 발생할 수 있습니다. TensorFlow 모델 저장 및 가져오기 문제를 피하려면 다음을 권장합니다:
 
 - 모델 가중치를 `h5` 파일 확장자로 [`model.save_weights`](https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load#save_the_entire_model)로 저장한 다음 [`~TFPreTrainedModel.from_pretrained`]로 모델을 다시 가져옵니다:
 
@@ -170,7 +170,7 @@ tensor([[ 0.0082, -0.2307],
         [-0.1008, -0.4061]], grad_fn=<AddmmBackward0>)
 ```
 
-🤗 Transformers는 패딩 토큰이 제공된 경우 패딩 토큰을 마스킹하기 위해 `attention_mask`를 자동으로 생성하지 않습니다:
+🤗 Transformers는 패딩 토큰이 제공된 경우 패딩 토큰을 마스킹하기 위한 `attention_mask`를 자동으로 생성하지 않습니다. 그 이유는 다음과 같습니다:
 
 - 일부 모델에는 패딩 토큰이 없습니다.
 - 일부 사용 사례의 경우 사용자가 모델이 패딩 토큰을 관리하기를 원합니다.