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docs/source/ko/model_doc/mistral.md

@@ -136,9 +136,9 @@ pip install -U flash-attn --no-build-isolation
 
 ## 양자화로 미스트랄 크기 줄이기[[shrinking-down-mistral-using-quantization]]
 
-미스트랄 모델은 70억 개의 파라미터를 가지고 있어, 절반의 정밀도(float16)로 약 14GB의 GPU RAM이 필요합니다. 각 파라미터가 2바이트로 저장되기 때문입니다. 하지만 [양자화](../quantization.md)를 사용하면 모델 크기를 줄일 수 있습니다. 모델을 4비트(즉, 파라미터당 반 바이트)로 양자화하면 약 3.5GB의 RAM만 필요합니다.
+미스트랄 모델은 70억 개의 파라미터를 가지고 있어, 절반의 정밀도(float16)로 약 14GB의 GPU RAM이 필요합니다. 각 파라미터가 2바이트로 저장되기 때문입니다. 하지만 [양자화](../quantization)를 사용하면 모델 크기를 줄일 수 있습니다. 모델을 4비트(즉, 파라미터당 반 바이트)로 양자화하면 약 3.5GB의 RAM만 필요합니다.
 
-모델을 양자화하는 것은 `quantization_config`를 모델에 전달하는 것만큼 간단합니다. 아래에서는 BitsAndBytes 양자화를 사용하지만, 다른 양자화 방법은 [이 페이지](../quantization.md)를 참고하세요:
+모델을 양자화하는 것은 `quantization_config`를 모델에 전달하는 것만큼 간단합니다. 아래에서는 BitsAndBytes 양자화를 사용하지만, 다른 양자화 방법은 [이 페이지](../quantization)를 참고하세요:
 
 ```python
 >>> import torch

docs/source/ko/model_doc/patchtsmixer.md

@@ -35,7 +35,7 @@ PatchTSMixer는 MLP-Mixer 아키텍처를 기반으로 한 경량 시계열 모
 ## 사용 예[[usage-example]]
 
 아래의 코드 스니펫은 PatchTSMixer 모델을 무작위로 초기화하는 방법을 보여줍니다. 
-PatchTSMixer 모델은 [Trainer API](../trainer.md)와 호환됩니다.
+PatchTSMixer 모델은 [Trainer API](../trainer)와 호환됩니다.
 
 ```python