🌐 [i18n-KO] Translated gemma2.md to Korean (#33937)

* docs: ko: gemma2.md

* feat: nmt draft

* fix: manual edits

* fix: resolve suggestions

docs/source/ko/_toctree.yml

@@ -400,6 +400,8 @@
         title: (번역중) Funnel Transformer
       - local: model_doc/gemma
         title: Gemma
+      - local: model_doc/gemma2
+        title: Gemma2
       - local: model_doc/openai-gpt
         title: GPT
       - local: in_translation

docs/source/ko/model_doc/gemma2.md

@@ -0,0 +1,63 @@
+
+<!--Copyright 2024 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.
+
+-->
+
+# Gemma2 [[gemma2]]
+
+## 개요 [[overview]]
+
+Gemma2 모델은 Google의 Gemma2 팀이 작성한 [Gemma2: Open Models Based on Gemini Technology and Research](https://blog.google/technology/developers/google-gemma-2/)에서 제안되었습니다.
+파라미터 크기가 각각 90억(9B)과 270억(27B)인 두 가지 Gemma2 모델이 출시되었습니다.
+
+블로그 게시물의 초록은 다음과 같습니다:
+
+*이제 우리는 전 세계의 연구자와 개발자들에게 Gemma 2를 공식적으로 출시합니다. 90억(9B)과 270억(27B) 파라미터 크기로 제공되는 Gemma 2는 1세대보다 더 높은 성능과 추론 효율성을 제공하며, 상당한 안전성 향상을 포함하고 있습니다. 사실 270억 규모의 모델은 크기가 두 배 이상인 모델과 비교해도 경쟁력 있는 대안을 제공하며, 이는 작년 12월까지만 해도 독점 모델에서만 가능했던 성능을 제공합니다.*
+
+팁:
+
+- 원본 체크포인트는 변환 스크립트 `src/transformers/models/Gemma2/convert_Gemma2_weights_to_hf.py`를 사용하여 변환할 수 있습니다.
+
+<Tip warning={true}>
+
+- Gemma2는 매 두 번째 레이어마다 슬라이딩 윈도우 어텐션을 사용하므로 [`~DynamicCache`] 또는 텐서의 튜플과 같은 일반적인 kv 캐싱에는 적합하지 않습니다. Gemma2의 forward 호출에서 캐싱을 활성화하려면 [`~HybridCache`] 인스턴스를 초기화하고 이를 `past_key_values`로 forward 호출에 전달해야 합니다. 또한 `past_key_values`에 이미 이전의 키와 값이 포함되어 있다면 `cache_position`도 준비해야 합니다.
+
+</Tip>
+
+이 모델은 [Arthur Zucker](https://huggingface.co/ArthurZ), [Pedro Cuenca](https://huggingface.co/pcuenq), [Tom Arsen]()이 기여했습니다.
+
+## Gemma2Config [[transformers.Gemma2Config]]
+
+[[autodoc]] Gemma2Config
+
+## Gemma2Model [[transformers.Gemma2Model]]
+
+[[autodoc]] Gemma2Model
+    - forward
+
+## Gemma2ForCausalLM [[transformers.Gemma2ForCausalLM]]
+
+[[autodoc]] Gemma2ForCausalLM
+    - forward
+
+## Gemma2ForSequenceClassification [[transformers.Gemma2ForSequenceClassification]]
+
+[[autodoc]] Gemma2ForSequenceClassification
+    - forward
+
+## Gemma2ForTokenClassification [[transformers.Gemma2ForTokenClassification]]
+
+[[autodoc]] Gemma2ForTokenClassification
+    - forward