diff --git a/recipes_source/recipes/saving_and_loading_a_general_checkpoint.py b/recipes_source/recipes/saving_and_loading_a_general_checkpoint.py
index 671d5bcd5..2222edfec 100644
--- a/recipes_source/recipes/saving_and_loading_a_general_checkpoint.py
+++ b/recipes_source/recipes/saving_and_loading_a_general_checkpoint.py
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 추론(inference) 또는 학습(training)의 재개를 위해 체크포인트(checkpoint) 모델을
 저장하고 불러오는 것은 마지막으로 중단했던 부분을 선택하는데 도움을 줄 수 있습니다.
 체크포인트를 저장할 때는 단순히 모델의 state_dict 이상의 것을 저장해야 합니다.
-모델 학습 중에 갱신되는 퍼버와 매개변수들을 포함하는 옵티마이저(Optimizer)의
+모델 학습 중에 갱신되는 버퍼와 매개변수들을 포함하는 옵티마이저(Optimizer)의
 state_dict를 함께 저장하는 것이 중요합니다. 이 외에도 중단 시점의 에포크(epoch),
 마지막으로 기록된 학습 오차(training loss), 외부 ``torch.nn.Embedding`` 계층 등,
 알고리즘에 따라 저장하고 싶은 항목들이 있을 것입니다.