🌐 [i18n-KO] Translated albert.md to Korean (#39524)

* docs: ko: albert.md

* feat: nmt draft

* fix: manual edits

Author: ahnjj

docs/source/ko/model_doc/albert.md

@@ -0,0 +1,263 @@
+<!--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= "Flax" src="https://img.shields.io/badge/Flax-29a79b.svg?style…Nu+W0m6K/I9gGPd/dfx/EN/wN62AhsBWuAAAAAElFTkSuQmCC">
+        <img alt="SDPA" src= "https://img.shields.io/badge/SDPA-DE3412?style=flat&logo=pytorch&logoColor=white" > 
+    </div>
+</div>
+
+# ALBERT[[albert]]
+
+[ALBERT](https://huggingface.co/papers/1909.11942)는 [BERT](./bert)의 확장성과 학습 시 메모리 한계를 해결하기 위해 설계된 모델입니다. 이 모델은 두 가지 파라미터 감소 기법을 도입합니다. 첫 번째는 임베딩 행렬 분해(factorized embedding parametrization)로, 큰 어휘 임베딩 행렬을 두 개의 작은 행렬로 분해하여 히든 사이즈를 늘려도 파라미터 수가 크게 증가하지 않도록 합니다. 두 번째는 계층 간 파라미터 공유(cross-layer parameter sharing)로, 여러 계층이 파라미터를 공유하여 학습해야 할 파라미터 수를 줄입니다.
+
+ALBERT는 BERT에서 발생하는 GPU/TPU 메모리 한계, 긴 학습 시간, 갑작스런 성능 저하 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. ALBERT는 파라미터를 줄이기 위해 두 가지 기법을 사용하여 메모리 사용량을 줄이고 BERT의 학습 속도를 높입니다:
+
+- **임베딩 행렬 분해:** 큰 어휘 임베딩 행렬을 두 개의 더 작은 행렬로 분해하여 메모리 사용량을 줄입니다.
+- **계층 간 파라미터 공유:** 각 트랜스포머 계층마다 별도의 파라미터를 학습하는 대신, 여러 계층이 파라미터를 공유하여 학습해야 할 가중치 수를 더욱 줄입니다.
+
+ALBERT는 BERT와 마찬가지로 절대 위치 임베딩(absolute position embeddings)을 사용하므로, 입력 패딩은 오른쪽에 적용해야 합니다. 임베딩 크기는 128이며, BERT의 768보다 작습니다. ALBERT는 한 번에 최대 512개의 토큰을 처리할 수 있습니다.
+
+모든 공식 ALBERT 체크포인트는 [ALBERT 커뮤니티](https://huggingface.co/albert) 조직에서 확인하실 수 있습니다.
+
+> [!TIP]
+> 오른쪽 사이드바의 ALBERT 모델을 클릭하시면 다양한 언어 작업에 ALBERT를 적용하는 예시를 더 확인하실 수 있습니다.
+
+아래 예시는 [`Pipeline`], [`AutoModel`] 그리고 커맨드라인에서 `[MASK]` 토큰을 예측하는 방법을 보여줍니다.
+
+<hfoptions id="usage">
+<hfoption id="Pipeline">
+
+```py
+import torch
+from transformers import pipeline
+
+pipeline = pipeline(
+    task="fill-mask",
+    model="albert-base-v2",
+    torch_dtype=torch.float16,
+    device=0
+)
+pipeline("식물은 광합성이라고 알려진 과정을 통해 [MASK]를 생성합니다.", top_k=5)
+```
+
+</hfoption>
+<hfoption id="AutoModel">
+
+```py
+import torch
+from transformers import AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("albert/albert-base-v2")
+model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(
+    "albert/albert-base-v2",
+    torch_dtype=torch.float16,
+    attn_implementation="sdpa",
+    device_map="auto"
+)
+
+prompt = "식물은 [MASK]이라고 알려진 과정을 통해 에너지를 생성합니다."
+inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(model.device)
+
+with torch.no_grad():
+    outputs = model(**inputs)
+    mask_token_index = torch.where(inputs["input_ids"] == tokenizer.mask_token_id)[1]
+    predictions = outputs.logits[0, mask_token_index]
+
+top_k = torch.topk(predictions, k=5).indices.tolist()
+for token_id in top_k[0]:
+    print(f"예측: {tokenizer.decode([token_id])}")
+```
+
+</hfoption>
+<hfoption id="transformers CLI">
+
+```bash
+echo -e "Plants create [MASK] through a process known as photosynthesis." | transformers run --task fill-mask --model albert-base-v2 --device 0
+```
+
+</hfoption>
+
+</hfoptions>
+
+## 참고 사항[[notes]]
+
+- BERT는 절대 위치 임베딩을 사용하므로, 오른쪽에 입력이 패딩돼야 합니다.
+- 임베딩 크기 `E`는 히든 크기 `H`와 다릅니다. 임베딩은 문맥에 독립적(각 토큰마다 하나의 임베딩 벡터)이고, 은닉 상태는 문맥에 의존적(토큰 시퀀스마다 하나의 은닉 상태)입니다. 임베딩 행렬은 `V x E`(V: 어휘 크기)이므로, 일반적으로 `H >> E`가 더 논리적입니다. `E < H`일 때 모델 파라미터가 더 적어집니다.
+
+## 참고 자료[[resources]]
+
+아래 섹션의 자료들은 공식 Hugging Face 및 커뮤니티(🌎 표시) 자료로, AlBERT를 시작하는 데 도움이 됩니다. 여기에 추가할 자료가 있다면 Pull Request를 보내주세요! 기존 자료와 중복되지 않고 새로운 내용을 담고 있으면 좋습니다.
+
+<PipelineTag pipeline="text-classification"/>
+
+- [`AlbertForSequenceClassification`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/text-classification)에서 지원됩니다.
+
+- [`TFAlbertForSequenceClassification`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/tensorflow/text-classification)에서 지원됩니다.
+
+- [`FlaxAlbertForSequenceClassification`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/flax/text-classification)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/text_classification_flax.ipynb)에서 지원됩니다.
+- [텍스트 분류 작업 가이드](../tasks/sequence_classification)에서 모델 사용법을 확인하세요.
+
+<PipelineTag pipeline="token-classification"/>
+
+- [`AlbertForTokenClassification`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/token-classification)에서 지원됩니다.
+
+- [`TFAlbertForTokenClassification`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/tensorflow/token-classification)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/token_classification-tf.ipynb)에서 지원됩니다.
+
+- [`FlaxAlbertForTokenClassification`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/flax/token-classification)에서 지원됩니다.
+- 🤗 Hugging Face의 [토큰 분류](https://huggingface.co/course/chapter7/2?fw=pt) 강좌
+- [토큰 분류 작업 가이드](../tasks/token_classification)에서 모델 사용법을 확인하세요.
+
+<PipelineTag pipeline="fill-mask"/>
+
+- [`AlbertForMaskedLM`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/language-modeling#robertabertdistilbert-and-masked-language-modeling)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/language_modeling.ipynb)에서 지원됩니다.
+- [`TFAlbertForMaskedLM`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/tensorflow/language-modeling#run_mlmpy)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/language_modeling-tf.ipynb)에서 지원됩니다.
+- [`FlaxAlbertForMaskedLM`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/flax/language-modeling#masked-language-modeling)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/masked_language_modeling_flax.ipynb)에서 지원됩니다.
+- 🤗 Hugging Face의 [마스킹 언어 모델링](https://huggingface.co/course/chapter7/3?fw=pt) 강좌
+- [마스킹 언어 모델링 작업 가이드](../tasks/masked_language_modeling)에서 모델 사용법을 확인하세요.
+
+<PipelineTag pipeline="question-answering"/>
+
+- [`AlbertForQuestionAnswering`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/question-answering)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/question_answering.ipynb)에서 지원됩니다.
+- [`TFAlbertForQuestionAnswering`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/tensorflow/question-answering)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/question_answering-tf.ipynb)에서 지원됩니다.
+- [`FlaxAlbertForQuestionAnswering`]은 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/flax/question-answering)에서 지원됩니다.
+- [질의응답](https://huggingface.co/course/chapter7/7?fw=pt) 🤗 Hugging Face 강좌의 챕터.
+- [질의응답 작업 가이드](../tasks/question_answering)에서 모델 사용법을 확인하세요.
+
+**다중 선택(Multiple choice)**
+
+- [`AlbertForMultipleChoice`]는 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/multiple-choice)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/multiple_choice.ipynb)에서 지원됩니다.
+- [`TFAlbertForMultipleChoice`]는 이 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/tensorflow/multiple-choice)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/multiple_choice-tf.ipynb)에서 지원됩니다.
+
+- [다중 선택 작업 가이드](../tasks/multiple_choice)에서 모델 사용법을 확인하세요.
+
+## AlbertConfig[[albertconfig]]
+
+[[autodoc]] AlbertConfig
+
+## AlbertTokenizer[[alberttokenizer]]
+
+[[autodoc]] AlbertTokenizer - build_inputs_with_special_tokens - get_special_tokens_mask - create_token_type_ids_from_sequences - save_vocabulary
+
+## AlbertTokenizerFast[[alberttokenizerfast]]
+
+[[autodoc]] AlbertTokenizerFast
+
+## Albert 특화 출력[[albert-specific-outputs]]
+
+[[autodoc]] models.albert.modeling_albert.AlbertForPreTrainingOutput
+
+[[autodoc]] models.albert.modeling_tf_albert.TFAlbertForPreTrainingOutput
+
+<frameworkcontent>
+<pt>
+
+## AlbertModel[[albertmodel]]
+
+[[autodoc]] AlbertModel - forward
+
+## AlbertForPreTraining[[albertforpretraining]]
+
+[[autodoc]] AlbertForPreTraining - forward
+
+## AlbertForMaskedLM[[albertformaskedlm]]
+
+[[autodoc]] AlbertForMaskedLM - forward
+
+## AlbertForSequenceClassification[[albertforsequenceclassification]]
+
+[[autodoc]] AlbertForSequenceClassification - forward
+
+## AlbertForMultipleChoice[[albertformultiplechoice]]
+
+[[autodoc]] AlbertForMultipleChoice
+
+## AlbertForTokenClassification[[albertfortokenclassification]]
+
+[[autodoc]] AlbertForTokenClassification - forward
+
+## AlbertForQuestionAnswering[[albertforquestionanswering]]
+
+[[autodoc]] AlbertForQuestionAnswering - forward
+
+</pt>
+
+<tf>
+
+## TFAlbertModel[[tfalbertmodel]]
+
+[[autodoc]] TFAlbertModel - call
+
+## TFAlbertForPreTraining[[tfalbertforpretraining]]
+
+[[autodoc]] TFAlbertForPreTraining - call
+
+## TFAlbertForMaskedLM[[tfalbertformaskedlm]]
+
+[[autodoc]] TFAlbertForMaskedLM - call
+
+## TFAlbertForSequenceClassification[[tfalbertforsequenceclassification]]
+
+[[autodoc]] TFAlbertForSequenceClassification - call
+
+## TFAlbertForMultipleChoice[[tfalbertformultiplechoice]]
+
+[[autodoc]] TFAlbertForMultipleChoice - call
+
+## TFAlbertForTokenClassification[[tfalbertfortokenclassification]]
+
+[[autodoc]] TFAlbertForTokenClassification - call
+
+## TFAlbertForQuestionAnswering[[tfalbertforquestionanswering]]
+
+[[autodoc]] TFAlbertForQuestionAnswering - call
+
+</tf>
+<jax>
+
+## FlaxAlbertModel[[flaxalbertmodel]]
+
+[[autodoc]] FlaxAlbertModel - **call**
+
+## FlaxAlbertForPreTraining[[flaxalbertforpretraining]]
+
+[[autodoc]] FlaxAlbertForPreTraining - **call**
+
+## FlaxAlbertForMaskedLM[[flaxalbertformaskedlm]]
+
+[[autodoc]] FlaxAlbertForMaskedLM - **call**
+
+## FlaxAlbertForSequenceClassification[[flaxalbertforsequenceclassification]]
+
+[[autodoc]] FlaxAlbertForSequenceClassification - **call**
+
+## FlaxAlbertForMultipleChoice[[flaxalbertformultiplechoice]]
+
+[[autodoc]] FlaxAlbertForMultipleChoice - **call**
+
+## FlaxAlbertForTokenClassification[[flaxalbertfortokenclassification]]
+
+[[autodoc]] FlaxAlbertForTokenClassification - **call**
+
+## FlaxAlbertForQuestionAnswering[[flaxalbertforquestionanswering]]
+
+[[autodoc]] FlaxAlbertForQuestionAnswering - **call**
+
+</jax>
+</frameworkcontent>