Repository: huggingface/transformers
Pull request: 🌐 [i18n-KO] Translated `tokenizer.md` to Korean

<!-- PR의 제목은 "🌐 [i18n-KO] Translated `<your_file>.md` to Korean" 으로 부탁드립니다 -->
# What does this PR do?

Translated the `tokenizer.md` file of the documentation to Korean.
Thank you in advance for your review.

Part of https://github.com/huggingface/transformers/issues/20179

## Before reviewing
- [x] Check for missing / redundant translations (번역 누락/중복 검사)
- [x] Grammar Check (맞춤법 검사)
- [x] Review or Add new terms to glossary (용어 확인 및 추가)
- [x] Check Inline TOC (e.g. `[[lowercased-header]]`)
- [x] Check live-preview for gotchas (live-preview로 정상작동 확인)

## Who can review? (Initial)

<!-- 1. 위 체크가 모두 완료된 뒤에만 KREW 팀원들에게 리뷰를 요청하는 아래 주석을 노출해주세요!-->
May you please review this PR?
@4N3MONE, @yijun-lee, @jungnerd , @harheem

## Before submitting
- [ ] This PR fixes a typo or improves the docs (you can dismiss the other checks if that's the case).
- [ ] Did you read the [contributor guideline](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/CONTRIBUTING.md#start-contributing-pull-requests),
      Pull Request section?
- [ ] Was this discussed/approved via a Github issue or the [forum](https://discuss.huggingface.co/)? Please add a link
      to it if that's the case.
- [ ] Did you make sure to update the documentation with your changes? Here are the
      [documentation guidelines](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/docs), and
      [here are tips on formatting docstrings](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/docs#writing-source-documentation).
- [ ] Did you write any new necessary tests?

## Who can review? (Final)

<!-- 2. KREW 팀원들의 리뷰가 끝난 후에 아래 주석을 노출해주세요! -->
@stevhliu May you please review this PR? 

Changed files:
filename: docs/source/ko/_toctree.yml
patch: @@ -336,8 +336,8 @@
       title: PEFT
     - local: in_translation
       title: (번역중) Pipelines
-    - local: in_translation
-      title: (번역중) Processors
+    - local: main_classes/tokenizer
+      title: 토크나이저
     - local: main_classes/quantization
       title: 양자화
     - local: in_translation

filename: docs/source/ko/main_classes/tokenizer.md
patch: @@ -0,0 +1,82 @@
+<!--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.
+
+-->
+
+# 토크나이저[[tokenizer]]
+
+토크나이저는 모델의 입력을 준비하는 역할을 담당합니다. 이 라이브러리에는 모든 모델을 위한 토크나이저가 포함되어 있습니다. 대부분의 토크나이저는 두 가지 버전으로 제공됩니다. 완전한 파이썬 구현과 Rust 라이브러리 [🤗 Tokenizers](https://github.com/huggingface/tokenizers)에 기반한 "Fast" 구현입니다. "Fast" 구현은 다음을 가능하게 합니다:
+
+1. 특히 배치 토큰화를 수행할 때 속도가 크게 향상됩니다.
+2. 원본 문자열(문자 및 단어)과 토큰 공간 사이를 매핑하는 추가적인 메소드를 제공합니다. (예: 특정 문자를 포함하는 토큰의 인덱스를 얻거나, 특정 토큰에 해당하는 문자 범위를 가져오는 등).
+
+기본 클래스인 [`PreTrainedTokenizer`]와 [`PreTrainedTokenizerFast`]는 문자열 입력을 인코딩하는 메소드를 구현하며(아래 참조), 로컬 파일이나 디렉토리, 또는 라이브러리에서 제공하는 사전 훈련된 토크나이저(HuggingFace의 AWS S3 저장소에서 다운로드된)로부터 파이썬 및 "Fast" 토크나이저를 인스턴스화하거나 저장하는 기능을 제공합니다. 이 두 클래스는 공통 메소드를 포함하는 [`~tokenization_utils_base.PreTrainedTokenizerBase`]와 [`~tokenization_utils_base.SpecialTokensMixin`]에 의존합니다.
+
+[`PreTrainedTokenizer`]와 [`PreTrainedTokenizerFast`]는 모든 토크나이저에서 사용되는 주요 메소드들을 구현합니다:
+
+- 토큰화(문자열을 하위 단어 토큰 문자열로 분할), 토큰 문자열을 ID로 변환 및 그 반대 과정, 그리고 인코딩/디코딩(즉, 토큰화 및 정수로 변환)을 수행합니다.
+- 구조(BPE, SentencePiece 등)에 구애받지 않고 어휘에 새로운 토큰을 추가합니다.
+- 특수 토큰(마스크, 문장 시작 등) 관리: 토큰을 추가하고, 쉽게 접근할 수 있도록 토크나이저의 속성에 할당하며, 토큰화 과정에서 분리되지 않도록 보장합니다.
+
+[`BatchEncoding`]은 [`~tokenization_utils_base.PreTrainedTokenizerBase`]의 인코딩 메소드(`__call__`, `encode_plus`, `batch_encode_plus`)의 출력을 담고 있으며, 파이썬 딕셔너리를 상속받습니다. 토크나이저가 순수 파이썬 토크나이저인 경우 이 클래스는 표준 파이썬 딕셔너리처럼 동작하며, 이러한 메소드들로 계산된 다양한 모델 입력(`input_ids`, `attention_mask` 등)을 갖습니다. 토크나이저가 "Fast" 토크나이저일 경우(즉, HuggingFace [tokenizers 라이브러리](https://github.com/huggingface/tokenizers) 기반일 경우), 이 클래스는 추가적으로 원본 문자열(문자 및 단어)과 토큰 공간 사이를 매핑하는 데 사용할 수 있는 여러 고급 정렬 메소드를 제공합니다 (예: 특정 문자를 포함하는 토큰의 인덱스를 얻거나, 특정 토큰에 해당하는 문자 범위를 얻는 등).
+
+
+# 멀티모달 토크나이저[[multimodal-tokenizer]]
+
+그 외에도 각 토크나이저는 "멀티모달" 토크나이저가 될 수 있으며, 이는 토크나이저가 모든 관련 특수 토큰을 토크나이저 속성의 일부로 저장하여 더 쉽게 접근할 수 있도록 한다는 것을 의미합니다. 예를 들어, LLaVA와 같은 비전-언어 모델에서 토크나이저를 가져오면, `tokenizer.image_token_id`에 접근하여 플레이스홀더로 사용되는 특수 이미지 토큰을 얻을 수 있습니다.
+
+모든 유형의 토크나이저에 추가 특수 토큰을 활성화하려면, 다음 코드를 추가하고 토크나이저를 저장해야 합니다. 추가 특수 토큰은 반드시 특정 모달리티와 관련될 필요는 없으며, 모델이 자주 접근해야 하는 어떤 것이든 될 수 있습니다. 아래 코드에서 `output_dir`에 저장된 토크나이저는 세 개의 추가 특수 토큰에 직접 접근할 수 있게 됩니다.
+
+```python
+vision_tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
+    "llava-hf/llava-1.5-7b-hf",
+    extra_special_tokens={"image_token": "<image>", "boi_token": "<image_start>", "eoi_token": "<image_end>"}
+)
+print(vision_tokenizer.image_token, vision_tokenizer.image_token_id)
+("<image>", 32000)
+```
+
+## PreTrainedTokenizer[[transformers.PreTrainedTokenizer]]
+
+[[autodoc]] PreTrainedTokenizer
+    - __call__
+    - add_tokens
+    - add_special_tokens
+    - apply_chat_template
+    - batch_decode
+    - decode
+    - encode
+    - push_to_hub
+    - all
+
+
+## PreTrainedTokenizerFast[[transformers.PreTrainedTokenizerFast]]
+
+[`PreTrainedTokenizerFast`]는 [tokenizers](https://huggingface.co/docs/tokenizers) 라이브러리에 의존합니다. 🤗 tokenizers 라이브러리에서 얻은 토크나이저는
+🤗 transformers로 매우 간단하게 가져올 수 있습니다. 어떻게 하는지 알아보려면 [Using tokenizers from 🤗 tokenizers](../fast_tokenizers) 페이지를 참고하세요.
+
+[[autodoc]] PreTrainedTokenizerFast
+    - __call__
+    - add_tokens
+    - add_special_tokens
+    - apply_chat_template
+    - batch_decode
+    - decode
+    - encode
+    - push_to_hub
+    - all
+
+## BatchEncoding[[transformers.BatchEncoding]]
+
+[[autodoc]] BatchEncoding
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