From dd2daf5827758dd6ab11bb6e7da2b32b4ecdd8ed Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: chelsseeey <chelsey@ewhain.net>
Date: Tue, 12 Aug 2025 19:11:28 +0900
Subject: [PATCH 1/2] docs: ko: add auto_docstring.md and update toctree

---
 docs/source/ko/_toctree.yml      |   2 +
 docs/source/ko/auto_docstring.md | 280 +++++++++++++++++++++++++++++++
 2 files changed, 282 insertions(+)
 create mode 100644 docs/source/ko/auto_docstring.md

diff --git a/docs/source/ko/_toctree.yml b/docs/source/ko/_toctree.yml
index a8eb0c556af9..e9a9a55be80d 100644
--- a/docs/source/ko/_toctree.yml
+++ b/docs/source/ko/_toctree.yml
@@ -369,6 +369,8 @@
       title: 🤗 Transformers에 기여하는 방법
     - local: add_new_model
       title: 🤗 Transformers에 새로운 모델을 추가하는 방법
+    - local: auto_docstring
+      title: 모델 문서화
     - local: add_new_pipeline
       title: 어떻게 🤗 Transformers에 파이프라인을 추가하나요?
     - local: testing
diff --git a/docs/source/ko/auto_docstring.md b/docs/source/ko/auto_docstring.md
new file mode 100644
index 000000000000..69dea56aaf57
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ko/auto_docstring.md
@@ -0,0 +1,280 @@
+<!--Copyright 2025 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.
+
+-->
+
+# 모델 문서화[[documenting-a-model]]
+
+Transformers의 `@auto_docstring` 데코레이터는 모델 클래스 및 해당 메서드에 일관된 docstring을 생성합니다. 이는 표준 인자 설명을 자동으로 포함하면서도 새로운 또는 사용자 지정 인자를 추가하기 위한 재정의를 허용하여 상용구 코드를 줄입니다. [새 모델 기여하기](./modular_transformers)는 표준 docstring을 수동으로 추가할 필요 없이 새 인자 문서화에만 집중할 수 있어 더 쉬워집니다.
+
+이 가이드에서는 `@auto_docstring` 데코레이터 사용 방법과 그 작동 방식을 설명합니다.
+
+## @auto_docstring[[autodocstring]]
+
+모델링 파일(`modular_model.py` 또는 `modeling_model.py`)에서 데코레이터를 가져오는 것으로 시작합니다.
+
+```python
+from ...utils import auto_docstring
+```
+
+`@auto_docstring` 를 클래스 혹은 함수에 적용할지 선택하여 아래 예시처럼 사용하세요.
+
+<hfoptions id="type">
+<hfoption id="classes">
+
+`@auto_docstring`을 클래스 정의 바로 위에 배치합니다. 이 데코레이터는 `__init__` 메서드의 시그니처와 docstring에서 매개변수 설명을 추출합니다.
+
+```python
+from transformers.modeling_utils import PreTrainedModel
+from ...utils import auto_docstring
+
+@auto_docstring
+class MyAwesomeModel(PreTrainedModel):
+    def __init__(self, config, custom_parameter: int = 10, another_custom_arg: str = "default"):
+        r"""
+        custom_parameter (`int`, *optional*, defaults to 10):
+            MyAwesomeModel에 대한 custom_parameter 설명입니다.
+        another_custom_arg (`str`, *optional*, defaults to "default"):
+            다른 고유 인자에 대한 문서입니다.
+        """
+        super().__init__(config)
+        self.custom_parameter = custom_parameter
+        self.another_custom_arg = another_custom_arg
+        # ... ... 나머지 초기화 코드(init)
+
+    # ... 기타 메서드
+```
+
+보다 세밀한 제어를 위해 인자를 `@auto_docstring` 에 직접 전달할 수도 있습니다. `custom_intro` 파라미터를 사용하여 인자 목록에 대한 설명을, `custom_args` 파라미터를 사용하여 개별 인자들을 설명하세요.
+
+```python
+@auto_docstring(
+    custom_intro="""이 모델은 특정 시너지 작업을 수행합니다. 
+    표준 Transformer 아키텍처를 기반으로 고유한 수정 사항을 포함합니다.""",
+    custom_args="""
+    custom_parameter (`type`, *optional*, defaults to `default_value`):
+        `args_doc.py`에 정의되지 않았거나 재정의하는 경우 custom_parameter에 대한 간결한 설명입니다.
+    internal_helper_arg (`type`, *optional*, defaults to `default_value`):
+        `args_doc.py`에 정의되지 않았거나 재정의하는 경우 internal_helper_arg에 대한 간결한 설명입니다.
+    """
+)
+class MySpecialModel(PreTrainedModel):
+    def __init__(self, config: ConfigType, custom_parameter: "type" = "default_value", internal_helper_arg=None):
+        # ...
+```
+
+`custom_intro`만 사용하고 사용자 지정 인자를 클래스에 직접 정의할 수도 있습니다.
+
+```python
+@auto_docstring(
+    custom_intro="""이 모델은 특정 시너지 작업을 수행합니다.
+    표준 Transformer 아키텍처를 기반으로 고유한 수정 사항을 포함합니다.""",
+)
+class MySpecialModel(PreTrainedModel):
+    def __init__(self, config: ConfigType, custom_parameter: "type" = "default_value", internal_helper_arg=None):
+        r"""
+        custom_parameter (`type`, *optional*, defaults to `default_value`):
+            `args_doc.py`에 정의되지 않았거나 재정의하는 경우 custom_parameter에 대한 간결한 설명입니다.
+        internal_helper_arg (`type`, *optional*, defaults to `default_value`):
+            `args_doc.py`에 정의되지 않았거나 재정의하는 경우 internal_helper_arg에 대한 간결한 설명입니다.
+        """
+        # ...
+```
+
+</hfoption>
+<hfoption id="functions">
+
+`@auto_docstring`을 메서드 정의 바로 위에 배치합니다. 이 데코레이터는 함수 시그니처에서 매개변수 설명을 추출합니다.
+
+```python
+    @auto_docstring
+    def forward(
+        self,
+        input_ids: Optional[torch.Tensor] = None,
+        attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None,
+        new_custom_argument: Optional[torch.Tensor] = None,
+        arg_documented_in_args_doc: Optional[torch.Tensor] = None,
+        # ... 다른 인자들
+    ) -> Union[Tuple, ModelOutput]: # 반환 값에 대한 설명은 ModelOutput 클래스 docstring에서 자동으로 생성됩니다.
+        r"""
+        new_custom_argument (`torch.Tensor`, *optional*):
+            Description of this new custom argument and its expected shape or type.
+        """
+        # ...
+```
+
+제어를 강화하기 위해 인자들을 `@auto_docstring`에 직접 전달할 수도 있습니다.  Use the `custom_intro` parameter to describe the argument and the `custom_args` parameter to describe the arguments.
+
+docstring의 `Returns` 및 `Examples` 부분도 수동으로 지정할 수 있습니다.
+
+
+```python
+MODEL_COMMON_CUSTOM_ARGS = r"""
+    common_arg_1 (`torch.Tensor`, *optional*, defaults to `default_value`):
+        common_arg_1에 대한 설명
+    common_arg_2 (`torch.Tensor`, *optional*, defaults to `default_value`):
+        common_arg_2에 대한 설명
+    ...
+"""
+
+class MyModel(PreTrainedModel):
+    # ...
+    @auto_docstring(
+        custom_intro="""
+        This is a custom introduction for the function.
+        """
+        custom_args=MODEL_COMMON_CUSTOM_ARGS
+    )
+    def forward(
+        self,
+        input_ids: Optional[torch.Tensor] = None,
+        attention_mask: Optional[torch.Tensor] = None,
+        common_arg_1: Optional[torch.Tensor] = None,
+        common_arg_2: Optional[torch.Tensor] = None,
+        #...
+        function_specific_argument: Optional[torch.Tensor] = None,
+        # ... 다른 인자들
+    ) -> torch.Tensor:
+        r"""
+        function_specific_argument (`torch.Tensor`, *optional*):
+            이 함수에 특정한 인자에 대한 설명입니다.
+
+        Returns:
+            `torch.Tensor`: 일반적인 타입을 반환하는 함수에 대해 사용자 지정 "Returns" 섹션을 지정할 수 있습니다.
+
+        Example:
+
+        (기본 예시를 사용자 지정 예시로 재정의하거나, pipeline이 없는 모델 클래스에 대한 예시를 추가하는 경우)
+
+        ```python
+        ...
+        ```
+        """
+        # ...
+```
+
+</hfoption>
+</hfoptions>
+
+## 인자 문서화[[documenting-arguments]]
+
+다양한 유형의 인자를 문서화하기 위한 몇 가지 규칙이 있으며, 아래에 나열되어 있습니다.
+
+- 표준 인자(`input_ids`, `attention_mask`, `pixel_values` 등)는 `args_doc.py`에서 정의되고 검색됩니다. 이는 표준 인자에 대한 단일 정보 출처이므로, 인자의 설명과 형태가 `args_doc.py`의 인자와 동일한 경우에는 로컬에서 재정의해서는 안 됩니다.
+
+    표준 인자가 모델에서 다르게 동작하는 경우, `r""" """` 블록 내에서 로컬로 재정의할 수 있습니다. 이 로컬 정의는 더 높은 우선순위를 가집니다. 예를 들어, labels 인자는 종종 모델별로 사용자 정의되며 일반적으로 재정의가 필요합니다.
+
+
+- 새 인자나 사용자 정의 인자는 함수 시그니처 뒤의 `r""" """` 블록에, 클래스의 경우 `__init__` 메서드의 docstring에 문서화해야 합니다.
+
+    ```py
+    argument_name (`type`, *optional*, defaults to `X`):
+        인자에 대한 설명입니다.
+        Explain its purpose, expected shape/type if complex, and default behavior.
+        여러 줄에 걸쳐 작성할 수 있습니다.
+    ```
+
+    * `type`은 백틱으로 감싸세요.
+    * 인자가 필수가 아니거나 기본값이 있는 경우 *optional*을 추가하세요.
+    * 기본값이 있는 경우 "defaults to X"를 추가하세요. 기본값이 None인 경우 "defaults to None"을 추가할 필요는 없습니다.
+
+    이러한 인자들은 `custom_args` 인자로 `@auto_docstring`에 전달할 수도 있습니다.  이는 모델링 파일의 여러 위치에서 새로운 인자들의 docstring 블록이 반복되는 경우 한 번만 정의하는 데 사용됩니다.
+
+    ```py
+    class MyModel(PreTrainedModel):
+    # ...
+    @auto_docstring(
+        custom_intro="""
+        이 함수에 대한 사용자 정의 도입부입니다.
+        """
+        custom_args=r"""
+        common_arg_1 (`torch.Tensor`, *optional*, defaults to `default_value`):
+            common_arg_1에 대한 설명
+        """
+    )
+    ```
+
+## docstring 검사[[checking-the-docstrings]]
+
+Transformers는 Pull Request에서 CI(지속적 통합) 검사를 트리거할 때 docstring 유효성을 확인하는 유틸리티 스크립트를 포함합니다. 스크립트는 다음 기준을 검사합니다.
+
+* `@auto_docstring` 이 관련 모드 클래스 및 공개 메서드에 적용되었는지 확인합니다.
+* 인자가 완전하고 일관적인지 확인합니다. 문서화된 인자가 시그니처에 존재하는지 확인하고, docstring의 타입 및 기본값이 시그니처와 일치하는지 검증합니다. 알려진 표준 인자가 아니거나 로컬 설명이 없는 인자는 플래그가 지정됩니다.
+* `<fill_type>` 및 `<fill_docstring>`와 같은 자리 표시자를 완성하도록 상기시킵니다.
+* docstring이 예상되는 docstring 스타일에 따라 형식이 지정되었는지 확인합니다.
+
+이러한 검사를 커밋하기 전에 로컬에서 실행할 수 있습니다. 다음 명령어를 실행하세요.
+
+```bash
+make fix-copies
+```
+
+`make fix-copies` 는 다른 여러 검사도 실행합니다. 해당 검사가 필요하지 않은 경우, docstring 및 자동 docstring 검사만 수행하려면 아래 명령어를 실행하세요.
+
+```bash
+python utils/check_docstrings.py # diff에 포함된 파일만 확인하고 수정하지 않습니다.
+# python utils/check_docstrings.py --fix_and_overwrite # diff의 파일을 수정하고 덮어씁니다.
+# python utils/check_docstrings.py --fix_and_overwrite --check_all # 모든 파일을 수정하고 덮어씁니다.
+```
+
+## modular_model.py 파일[[modularmodelpy-files]]
+
+모듈화된 파일(`modular_model.py`) 작업 시 `@auto_docstring` 적용에 대한 다음 지침을 따르세요.
+
+- 모듈화된 파일의 독립 실행형 모델의 경우, `modeling_model.py` 파일에서와 같이 `@auto_docstring`을 적용합니다. 
+- 다른 라이브러리 모델을 상속하는 모델의 경우, `@auto_docstring`은 생성된 모델링 파일로 자동으로 전달됩니다. 모듈화된 파일에 `@auto_docstring`을 추가할 필요가 없습니다.
+
+    `@auto_docstring` 동작을 수정해야 하는 경우, 모듈화된 파일에 사용자 지정 데코레이터를 적용합니다. 원본 함수 또는 클래스에 있는 **다른 모든 데코레이터를 반드시 포함**해야 합니다.
+
+> [!WARNING]
+> 모듈화된 파일에서 데코레이터를 재정의할 때, 부모 모델의 해당 함수 또는 클래스에 적용된 **모든** 데코레이터를 포함해야 합니다. 일부 데코레이터만 재정의하면 다른 데코레이터는 생성된 모델링 파일에 포함되지 않습니다.
+
+## 작동 방식[[how-it-works]]
+
+`@auto_docstring` 데코레이터는 다음을 통해 docstring을 자동으로 생성합니다.
+
+1. 데코레이트된 클래스의 `__init__` 메서드 또는 데코레이트된 함수의 시그니처(인자, 타입, 기본값)를 검사합니다. 
+2. 일반적인 인자 (`input_ids`, `attention_mask`, 등)에 대해 미리 정의된 docstring을 [`ModelArgs`], [`ImageProcessorArgs`] 및 `args_doc.py` 파일과 같은 내부 라이브러리 소스에서 검색합니다. 
+3. 아래와 같이 두 가지 방법 중 하나로 인자 설명을 추가합니다.
+
+    | 방법 | 설명 | 사용법 |
+    |---|---|---|
+    | `r""" """` | 메서드 시그니처에 직접 또는 `__init__` docstring 내에 사용자 지정 docstring 내용을 추가합니다. | 새로운 인자를 문서화하거나 표준 설명을 재정의합니다. |
+    | `custom_args` | `@auto_docstring`에 특정 인자에 대한 사용자 지정 Docstring을 직접 추가합니다. | 모델링 파일의 여러 위치에서 반복되는 경우 새로운 인자에 대한 docstring을 한 번만 정의합니다. |
+
+4. 클래스 및 함수 설명을 추가합니다. `ModelForCausalLM`과 같은 표준 명명 패턴을 가진 모델 클래스 또는 파이프라인에 속하는 경우, `@auto_docstring`은 `args_doc.py`의 `ClassDocstring`을 사용하여 적절한 설명을 자동으로 생성합니다. 
+
+    또한, `@auto_docstring`은 클래스 또는 함수를 설명하는 `custom_intro` 인자를 허용합니다.
+
+5. 템플릿 시스템을 사용해 이미 정의된 docstring에 Transformers [auto_modules](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/src/transformers/models/auto)의 정보(`{{processor_class}}` , `{{config_class}}` 등)를 동적으로 삽입합니다. 
+
+6. 모델의 작업 또는 pipeline 호환성을 기반으로 적절한 사용 예시를 찾습니다. 모델의 구성 클래스에서 체크포인트 정보를 추출하여 실제 모델 식별자를 포함한 구체적인 예시를 제공합니다. 
+
+7. docstring에 반환 값을 추가합니다. `forward`와 같은 메서드의 경우, 데코레이터는 메서드의 반환 타입 주석을 기반으로 docstring에 `Returns` 필드를 자동으로 생성합니다.
+
+    예를 들어, 메서드가 [`~transformers.utils.ModelOutput`] 서브클래스를 반환하는 경우, `@auto_docstring`은 클래스의 Docstring에서 필드 설명을 추출하여 포괄적인 반환 값 설명을 생성합니다. 함수의 docstring에서 사용자 지정 `Returns` 필드를 수동으로 지정할 수도 있습니다.
+
+8. unpack 연산자로 타입이 지정된 kwargs를 풀어서 설명합니다. 특정 메서드(`UNROLL_KWARGS_METHODS`에 정의됨) 또는 클래스(`UNROLL_KWARGS_CLASSES`에 정의됨)의 경우, 데코레이터는 `Unpack[KwargsTypedDict]`로 타입이 지정된 `**kwargs` 파라미터를 처리합니다. `TypedDict`에서 문서를 추출하여 각 파라미터를 함수의 docstring에 추가합니다. 
+
+    현재 [`FastImageProcessorKwargs`]만 지원합니다. 
+
+## 모범 사례[[best-practices]]
+
+Transformers의 일관되고 유익한 문서를 유지하는 데 도움이 되도록 다음 모범 사례를 따르세요!
+
+* 새로운 PyTorch 모델 클래스 ([`PreTrainedModel`] 서브클래스) 및 `forward` 또는 `get_text_features`와 같은 기본 메서드에 `@auto_docstring`을 사용하세요. 
+* 클래스의 경우, `@auto_docstring`은 `__init__` 메서드의 docstring에서 파라미터 설명을 검색합니다.
+* 표준 docstring에 의존하고, 모델에서 동작이 다르지 않는 한 공통 인자를 재정의하지 마세요.
+* 새로운 또는 사용자 지정 인자를 명확하게 문서화하세요.
+* `check_docstrings` 를 로컬에서 반복적으로 실행하세요.

From 9a5f1276213fc7f22e0fca5142e0ec381717f549 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: chelsseeey <chelsey@ewhain.net>
Date: Tue, 12 Aug 2025 19:21:11 +0900
Subject: [PATCH 2/2] docs: ko: update auto_docstring.md

---
 docs/source/ko/auto_docstring.md | 46 ++++++++++++++++----------------
 1 file changed, 23 insertions(+), 23 deletions(-)

diff --git a/docs/source/ko/auto_docstring.md b/docs/source/ko/auto_docstring.md
index 69dea56aaf57..6549777a37e8 100644
--- a/docs/source/ko/auto_docstring.md
+++ b/docs/source/ko/auto_docstring.md
@@ -16,7 +16,7 @@ rendered properly in your Markdown viewer.
 
 # 모델 문서화[[documenting-a-model]]
 
-Transformers의 `@auto_docstring` 데코레이터는 모델 클래스 및 해당 메서드에 일관된 docstring을 생성합니다. 이는 표준 인자 설명을 자동으로 포함하면서도 새로운 또는 사용자 지정 인자를 추가하기 위한 재정의를 허용하여 상용구 코드를 줄입니다. [새 모델 기여하기](./modular_transformers)는 표준 docstring을 수동으로 추가할 필요 없이 새 인자 문서화에만 집중할 수 있어 더 쉬워집니다.
+Transformers의 `@auto_docstring` 데코레이터는 모델 클래스 및 해당 메소드에 일관된 docstring을 생성합니다. 이는 표준 인자 설명을 자동으로 포함하면서도 새로운 또는 사용자 지정 인자를 추가하기 위한 재정의를 허용하여 상용구 코드를 줄입니다. 표준 docstring을 수동으로 추가할 필요 없이 새 인자 문서화에만 집중할 수 있어 [새 모델 기여하기](./modular_transformers)가 더 쉬워집니다.
 
 이 가이드에서는 `@auto_docstring` 데코레이터 사용 방법과 그 작동 방식을 설명합니다.
 
@@ -33,7 +33,7 @@ from ...utils import auto_docstring
 <hfoptions id="type">
 <hfoption id="classes">
 
-`@auto_docstring`을 클래스 정의 바로 위에 배치합니다. 이 데코레이터는 `__init__` 메서드의 시그니처와 docstring에서 매개변수 설명을 추출합니다.
+`@auto_docstring`을 클래스 정의 바로 위에 배치합니다. 이 데코레이터는 `__init__` 메소드의 시그니처와 docstring에서 매개변수 설명을 추출합니다.
 
 ```python
 from transformers.modeling_utils import PreTrainedModel
@@ -53,10 +53,10 @@ class MyAwesomeModel(PreTrainedModel):
         self.another_custom_arg = another_custom_arg
         # ... ... 나머지 초기화 코드(init)
 
-    # ... 기타 메서드
+    # ... 기타 메소드
 ```
 
-보다 세밀한 제어를 위해 인자를 `@auto_docstring` 에 직접 전달할 수도 있습니다. `custom_intro` 파라미터를 사용하여 인자 목록에 대한 설명을, `custom_args` 파라미터를 사용하여 개별 인자들을 설명하세요.
+보다 세밀한 제어를 위해 인자를 `@auto_docstring` 에 직접 전달할 수도 있습니다. `custom_intro` 파라미터를 사용하여 인자 목록에 대한 설명을, `custom_args` 파라미터를 사용하여 개별 인자들을 설명할 수 있습니다.
 
 ```python
 @auto_docstring(
@@ -95,7 +95,7 @@ class MySpecialModel(PreTrainedModel):
 </hfoption>
 <hfoption id="functions">
 
-`@auto_docstring`을 메서드 정의 바로 위에 배치합니다. 이 데코레이터는 함수 시그니처에서 매개변수 설명을 추출합니다.
+`@auto_docstring`을 메소드 정의 바로 위에 배치합니다. 이 데코레이터는 함수 시그니처에서 매개변수 설명을 추출합니다.
 
 ```python
     @auto_docstring
@@ -114,7 +114,7 @@ class MySpecialModel(PreTrainedModel):
         # ...
 ```
 
-제어를 강화하기 위해 인자들을 `@auto_docstring`에 직접 전달할 수도 있습니다.  Use the `custom_intro` parameter to describe the argument and the `custom_args` parameter to describe the arguments.
+제어를 강화하기 위해 인자들을 `@auto_docstring`에 직접 전달할 수도 있습니다. `custom_intro` 매개변수는 인자들에 대한 전반적인 설명을 작성할 때 사용하고, `custom_args` 매개변수는 각 인자별 설명을 작성할 때 사용합니다.
 
 docstring의 `Returns` 및 `Examples` 부분도 수동으로 지정할 수 있습니다.
 
@@ -169,14 +169,14 @@ class MyModel(PreTrainedModel):
 
 ## 인자 문서화[[documenting-arguments]]
 
-다양한 유형의 인자를 문서화하기 위한 몇 가지 규칙이 있으며, 아래에 나열되어 있습니다.
+다양한 유형의 인자를 문서화하기 위한 규칙을 아래서 확인할 수 있습니다.
 
-- 표준 인자(`input_ids`, `attention_mask`, `pixel_values` 등)는 `args_doc.py`에서 정의되고 검색됩니다. 이는 표준 인자에 대한 단일 정보 출처이므로, 인자의 설명과 형태가 `args_doc.py`의 인자와 동일한 경우에는 로컬에서 재정의해서는 안 됩니다.
+- 표준 인자(`input_ids`, `attention_mask`, `pixel_values` 등)는 `args_doc.py`에서 정의되어 있으며, 해당 파일에서 불러와 사용합니다. 이는 표준 인자에 대한 단일 정보 출처이므로, 인자의 설명과 형태가 `args_doc.py`의 인자와 동일한 경우에는 로컬에서 재정의해서는 안 됩니다.
 
     표준 인자가 모델에서 다르게 동작하는 경우, `r""" """` 블록 내에서 로컬로 재정의할 수 있습니다. 이 로컬 정의는 더 높은 우선순위를 가집니다. 예를 들어, labels 인자는 종종 모델별로 사용자 정의되며 일반적으로 재정의가 필요합니다.
 
 
-- 새 인자나 사용자 정의 인자는 함수 시그니처 뒤의 `r""" """` 블록에, 클래스의 경우 `__init__` 메서드의 docstring에 문서화해야 합니다.
+- 새 인자나 사용자 정의 인자는 함수 시그니처 뒤의 `r""" """` 블록에, 클래스의 경우 `__init__` 메소드의 docstring에 문서화해야 합니다.
 
     ```py
     argument_name (`type`, *optional*, defaults to `X`):
@@ -189,7 +189,7 @@ class MyModel(PreTrainedModel):
     * 인자가 필수가 아니거나 기본값이 있는 경우 *optional*을 추가하세요.
     * 기본값이 있는 경우 "defaults to X"를 추가하세요. 기본값이 None인 경우 "defaults to None"을 추가할 필요는 없습니다.
 
-    이러한 인자들은 `custom_args` 인자로 `@auto_docstring`에 전달할 수도 있습니다.  이는 모델링 파일의 여러 위치에서 새로운 인자들의 docstring 블록이 반복되는 경우 한 번만 정의하는 데 사용됩니다.
+    이러한 인자들은 `custom_args` 인자로 `@auto_docstring`에 전달할 수도 있습니다. 이는 모델링 파일의 여러 위치에서 새로운 인자들의 docstring 블록이 반복되는 경우 한 번만 정의하는 데 사용됩니다.
 
     ```py
     class MyModel(PreTrainedModel):
@@ -207,11 +207,11 @@ class MyModel(PreTrainedModel):
 
 ## docstring 검사[[checking-the-docstrings]]
 
-Transformers는 Pull Request에서 CI(지속적 통합) 검사를 트리거할 때 docstring 유효성을 확인하는 유틸리티 스크립트를 포함합니다. 스크립트는 다음 기준을 검사합니다.
+Transformers는 Pull Request에서 CI(continuous intergration, 지속적 통합) 검사를 트리거할 때 docstring 유효성을 확인하는 유틸리티 스크립트를 포함합니다. 스크립트는 다음 기준을 검사합니다.
 
-* `@auto_docstring` 이 관련 모드 클래스 및 공개 메서드에 적용되었는지 확인합니다.
+* `@auto_docstring` 이 관련 모드 클래스 및 공개 메소드에 적용되었는지 확인합니다.
 * 인자가 완전하고 일관적인지 확인합니다. 문서화된 인자가 시그니처에 존재하는지 확인하고, docstring의 타입 및 기본값이 시그니처와 일치하는지 검증합니다. 알려진 표준 인자가 아니거나 로컬 설명이 없는 인자는 플래그가 지정됩니다.
-* `<fill_type>` 및 `<fill_docstring>`와 같은 자리 표시자를 완성하도록 상기시킵니다.
+* `<fill_type>` 및 `<fill_docstring>` 같은 자리 표시자(placeholder)를 잊지 않고 채우도록 도와줍니다.
 * docstring이 예상되는 docstring 스타일에 따라 형식이 지정되었는지 확인합니다.
 
 이러한 검사를 커밋하기 전에 로컬에서 실행할 수 있습니다. 다음 명령어를 실행하세요.
@@ -244,13 +244,13 @@ python utils/check_docstrings.py # diff에 포함된 파일만 확인하고 수
 
 `@auto_docstring` 데코레이터는 다음을 통해 docstring을 자동으로 생성합니다.
 
-1. 데코레이트된 클래스의 `__init__` 메서드 또는 데코레이트된 함수의 시그니처(인자, 타입, 기본값)를 검사합니다. 
+1. 데코레이트된 클래스의 `__init__` 메소드 또는 데코레이트된 함수의 시그니처(인자, 타입, 기본값)를 검사합니다. 
 2. 일반적인 인자 (`input_ids`, `attention_mask`, 등)에 대해 미리 정의된 docstring을 [`ModelArgs`], [`ImageProcessorArgs`] 및 `args_doc.py` 파일과 같은 내부 라이브러리 소스에서 검색합니다. 
 3. 아래와 같이 두 가지 방법 중 하나로 인자 설명을 추가합니다.
 
     | 방법 | 설명 | 사용법 |
     |---|---|---|
-    | `r""" """` | 메서드 시그니처에 직접 또는 `__init__` docstring 내에 사용자 지정 docstring 내용을 추가합니다. | 새로운 인자를 문서화하거나 표준 설명을 재정의합니다. |
+    | `r""" """` | 메소드 시그니처에 직접 또는 `__init__` docstring 내에 사용자 지정 docstring 내용을 추가합니다. | 새로운 인자를 문서화하거나 표준 설명을 재정의합니다. |
     | `custom_args` | `@auto_docstring`에 특정 인자에 대한 사용자 지정 Docstring을 직접 추가합니다. | 모델링 파일의 여러 위치에서 반복되는 경우 새로운 인자에 대한 docstring을 한 번만 정의합니다. |
 
 4. 클래스 및 함수 설명을 추가합니다. `ModelForCausalLM`과 같은 표준 명명 패턴을 가진 모델 클래스 또는 파이프라인에 속하는 경우, `@auto_docstring`은 `args_doc.py`의 `ClassDocstring`을 사용하여 적절한 설명을 자동으로 생성합니다. 
@@ -261,11 +261,11 @@ python utils/check_docstrings.py # diff에 포함된 파일만 확인하고 수
 
 6. 모델의 작업 또는 pipeline 호환성을 기반으로 적절한 사용 예시를 찾습니다. 모델의 구성 클래스에서 체크포인트 정보를 추출하여 실제 모델 식별자를 포함한 구체적인 예시를 제공합니다. 
 
-7. docstring에 반환 값을 추가합니다. `forward`와 같은 메서드의 경우, 데코레이터는 메서드의 반환 타입 주석을 기반으로 docstring에 `Returns` 필드를 자동으로 생성합니다.
+7. docstring에 반환 값을 추가합니다. `forward`와 같은 메소드의 경우, 데코레이터는 메소드의 반환 타입 주석을 기반으로 docstring에 `Returns` 필드를 자동으로 생성합니다.
 
-    예를 들어, 메서드가 [`~transformers.utils.ModelOutput`] 서브클래스를 반환하는 경우, `@auto_docstring`은 클래스의 Docstring에서 필드 설명을 추출하여 포괄적인 반환 값 설명을 생성합니다. 함수의 docstring에서 사용자 지정 `Returns` 필드를 수동으로 지정할 수도 있습니다.
+    예를 들어, 메소드가 [`~transformers.utils.ModelOutput`] 서브클래스를 반환하는 경우, `@auto_docstring`은 클래스의 Docstring에서 필드 설명을 추출하여 포괄적인 반환 값 설명을 생성합니다. 함수의 docstring에서 사용자 지정 `Returns` 필드를 수동으로 지정할 수도 있습니다.
 
-8. unpack 연산자로 타입이 지정된 kwargs를 풀어서 설명합니다. 특정 메서드(`UNROLL_KWARGS_METHODS`에 정의됨) 또는 클래스(`UNROLL_KWARGS_CLASSES`에 정의됨)의 경우, 데코레이터는 `Unpack[KwargsTypedDict]`로 타입이 지정된 `**kwargs` 파라미터를 처리합니다. `TypedDict`에서 문서를 추출하여 각 파라미터를 함수의 docstring에 추가합니다. 
+8. unpack 연산자로 타입이 지정된 kwargs를 풀어서 설명합니다. 특정 메소드(`UNROLL_KWARGS_METHODS`에 정의됨) 또는 클래스(`UNROLL_KWARGS_CLASSES`에 정의됨)의 경우, 데코레이터는 `Unpack[KwargsTypedDict]`로 타입이 지정된 `**kwargs` 파라미터를 처리합니다. `TypedDict`에서 문서를 추출하여 각 파라미터를 함수의 docstring에 추가합니다. 
 
     현재 [`FastImageProcessorKwargs`]만 지원합니다. 
 
@@ -273,8 +273,8 @@ python utils/check_docstrings.py # diff에 포함된 파일만 확인하고 수
 
 Transformers의 일관되고 유익한 문서를 유지하는 데 도움이 되도록 다음 모범 사례를 따르세요!
 
-* 새로운 PyTorch 모델 클래스 ([`PreTrainedModel`] 서브클래스) 및 `forward` 또는 `get_text_features`와 같은 기본 메서드에 `@auto_docstring`을 사용하세요. 
-* 클래스의 경우, `@auto_docstring`은 `__init__` 메서드의 docstring에서 파라미터 설명을 검색합니다.
-* 표준 docstring에 의존하고, 모델에서 동작이 다르지 않는 한 공통 인자를 재정의하지 마세요.
-* 새로운 또는 사용자 지정 인자를 명확하게 문서화하세요.
-* `check_docstrings` 를 로컬에서 반복적으로 실행하세요.
+* 새로운 PyTorch 모델 클래스 ([`PreTrainedModel`] 서브클래스) 및 `forward` 또는 `get_text_features`와 같은 기본 메소드에 `@auto_docstring`을 사용하세요. 
+* 클래스의 경우, `@auto_docstring`은 `__init__` 메소드의 docstring에서 파라미터 설명을 가져온다는 점을 기억하세요.
+* 표준 docstring을 우선 사용하고, 모델의 동작이 다른 경우에만 공통 인자를 재정의하세요.
+* 새로운 인자나 사용자 지정 인자는 명확하게 문서화하세요.
+* 변경 사항을 커밋하기 전에 `check_docstrings` 를 로컬에서 반복적으로 실행하여 확인하세요.