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

<!-- PR의 제목은 "🌐 [i18n-KO] Translated `<your_file>.md` to Korean" 으로 부탁드립니다 -->
# What does this PR do?

Translated the `roberta.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
- [ ] Check for missing / redundant translations (번역 누락/중복 검사)
- [ ] Grammar Check (맞춤법 검사)
- [ ] Review or Add new terms to glossary (용어 확인 및 추가)
- [ ] Check Inline TOC (e.g. `[[lowercased-header]]`)
- [ ] Check live-preview for gotchas (live-preview로 정상작동 확인)

## Who can review? (Initial)

<!-- 1. 위 체크가 모두 완료된 뒤에만 본인의 조 팀원들에게 리뷰 요청하는 아래 주석을 노출해주세요!-->
May you please review this PR?
<!-- @cjfghk5697, @yijun-lee, @rlaalsrl0922 , @MinJu-Ha -->
<!-- @cjfghk5697, @yijun-lee, @devxaitist, @nsbg -->
<!-- @cjfghk5697, @yijun-lee, @Kim-Ju-won @junhkang @olccihyeon -->
<!-- @cjfghk5697, @yijun-lee, @garongkim @maximizemaxwell -->

## 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. N조 팀원들과 리뷰가 끝난 후에 아래 주석을 노출해주세요! -->
<!-- @stevhliu May you please review this PR? -->

Changed files:
filename: docs/source/ko/_toctree.yml
patch: @@ -480,8 +480,8 @@
         title: (번역중) RemBERT
       - local: in_translation
         title: (번역중) RetriBERT
-      - local: in_translation
-        title: (번역중) RoBERTa
+      - local: model_doc/roberta
+        title: RoBERTa
       - local: in_translation
         title: (번역중) RoBERTa-PreLayerNorm
       - local: in_translation

filename: docs/source/ko/model_doc/roberta.md
patch: @@ -0,0 +1,230 @@
+<!--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.
+
+-->
+
+# RoBERTa[[roberta]]
+
+<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=flat&logo=data:image/png;base64,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
+">
+<img alt="SDPA" src="https://img.shields.io/badge/SDPA-DE3412?style=flat&logo=pytorch&logoColor=white">
+</div>
+
+## 개요[[overview]]
+
+RoBERTa 모델은 Yinhan Liu, Myle Ott, Naman Goyal, Jingfei Du, Mandar Joshi, Danqi Chen, Omer Levy, Mike Lewis, Luke Zettlemoyer, Veselin Stoyanov가 제안한 논문 [RoBERTa: A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach](https://arxiv.org/abs/1907.11692)에서 소개되었습니다. 이 모델은 2018년에 구글에서 발표한 BERT 모델을 기반으로 합니다.
+
+RoBERTa는 BERT를 기반으로 하며, 주요 하이퍼파라미터를 수정하고, 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측(Next Sentence Prediction)을 제거했으며, 훨씬 더 큰 미니 배치 크기와 학습률을 사용하여 학습을 진행했습니다.
+
+해당 논문의 초록입니다:
+
+*언어 모델 사전 학습은 성능을 크게 향상시켰지만, 서로 다른 접근 방식을 면밀히 비교하는 것은 어렵습니다. 학습은 계산 비용이 많이 들고, 종종 크기가 서로 다른 비공개 데이터셋에서 수행되며, 본 논문에서 보여주듯이 하이퍼파라미터 선택이 최종 성능에 큰 영향을 미칩니다. 우리는 BERT 사전 학습(Devlin et al., 2019)에 대한 재현 연구를 수행하여, 여러 핵심 하이퍼파라미터와 학습 데이터 크기의 영향을 면밀히 측정하였습니다. 그 결과, BERT는 충분히 학습되지 않았으며, 이후 발표된 모든 모델의 성능을 맞추거나 능가할 수 있음을 발견했습니다. 우리가 제안한 최상의 모델은 GLUE, RACE, SQuAD에서 최고 성능(state-of-the-art)을 달성했습니다. 이 결과는 지금까지 간과되어 온 설계 선택의 중요성을 강조하며, 최근 보고된 성능 향상의 근원이 무엇인지에 대한 의문을 제기합니다. 우리는 본 연구에서 사용한 모델과 코드를 공개합니다.*
+
+이 모델은 [julien-c](https://huggingface.co/julien-c)가 기여하였습니다. 원본 코드는 [여기](https://github.com/pytorch/fairseq/tree/master/examples/roberta)에서 확인할 수 있습니다.
+
+## 사용 팁[[usage-tips]]
+
+- 이 구현은 [`BertModel`]과 동일하지만, 임베딩 부분에 약간의 수정이 있으며 RoBERTa 사전학습 모델에 맞게 설정되어 있습니다.
+- RoBERTa는 BERT와 동일한 아키텍처를 가지고 있지만, 토크나이저로 바이트 수준 BPE(Byte-Pair Encoding, GPT-2와 동일)를 사용하고, 사전학습 방식이 다릅니다.
+- RoBERTa는 `token_type_ids`를 사용하지 않기 때문에, 어떤 토큰이 어떤 문장(segment)에 속하는지 별도로 표시할 필요가 없습니다. 문장 구분은 분리 토큰 `tokenizer.sep_token`(또는 `
`)을 사용해 나누면 됩니다.
+- RoBERTa는 BERT와 유사하지만, 더 나은 사전학습 기법을 사용합니다:
+
+    * 동적 마스킹: RoBERTa는 매 에폭마다 토큰을 다르게 마스킹하는 반면, BERT는 한 번만 마스킹합니다.
+    * 문장 패킹: 여러 문장을 최대 512 토큰까지 함께 패킹하여, 문장이 여러 문서에 걸쳐 있을 수도 있습니다.
+    * 더 큰 배치 사이즈: 학습 시 더 큰 미니배치를 사용합니다.
+    * 바이트 수준 BPE 어휘: 문자를 단위로 하지 않고 바이트 단위로 BPE를 적용하여 유니코드 문자를 더 유연하게 처리할 수 있습니다.
+
+- [CamemBERT](camembert)은 RoBERTa를 기반으로 한 래퍼 모델입니다. 사용 예제는 해당 모델 페이지를 참고하세요.
+
+## 자료[[resources]]
+
+RoBERTa를 처음 다룰 때 도움이 되는 Hugging Face 공식 자료와 커뮤니티 자료(🌎 아이콘으로 표시됨) 목록입니다. 이 목록에 자료를 추가하고 싶다면 언제든지 Pull Request를 보내주세요! 저희가 검토 후 반영하겠습니다. 추가하려는 자료는 기존 자료를 단순히 복제하는 것이 아닌, 새롭거나 유의미한 내용을 포함하고 있는 것이 좋습니다.
+
+<PipelineTag pipeline="text-classification"/>
+
+- RoBERTa와 [Inference API](https://huggingface.co/inference-api)를 활용한 [트위터 감성 분석 시작하기](https://huggingface.co/blog/sentiment-analysis-twitter) 블로그 포스트.
+- RoBERTa를 활용한 [Kili 및 Hugging Face AutoTrain을 이용한 의견 분류](https://huggingface.co/blog/opinion-classification-with-kili)에 관한 블로그 포스트.
+- [감성 분석을 위한 RoBERTa 미세조정](https://colab.research.google.com/github/DhavalTaunk08/NLP_scripts/blob/master/sentiment_analysis_using_roberta.ipynb)을 하는 방법에 대한 노트북.🌎
+- ['RobertaForSequenceClassification']은 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/text-classification)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/text_classification.ipynb)에서 지원됩니다.
+- [`TFRobertaForSequenceClassification`]는 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/tensorflow/text-classification)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/text_classification-tf.ipynb)에서 지원됩니다.
+- [`FlaxRobertaForSequenceClassification`]는 [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)
+
+<PipelineTag pipeline="token-classification"/>
+
+- [`RobertaForTokenClassification`]은 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/pytorch/token-classification)와 [노트북](https://colab.research.google.com/github/huggingface/notebooks/blob/main/examples/token_classification.ipynb)에서 지원됩니다.
+- [`TFRobertaForTokenClassification`]은 [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.
+- [`FlaxRobertaForTokenClassification`]는 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/flax/token-classification)에서 지원됩니다.
+- 🤗 Hugging Face 코스의 [토큰 분류 챕터](https://huggingface.co/course/chapter7/2?fw=pt)
+- [토큰 분류 작업 가이드](../tasks/token_classification)
+
+<PipelineTag pipeline="fill-mask"/>
+
+- RoBERTa를 활용한 [Transformers와 Tokenizers를 활용한 새로운 언어 모델을 처음부터 학습하는 방법](https://huggingface.co/blog/how-to-train)에 대한 블로그 포스트.
+- [`RobertaForMaskedLM`]은 [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.
+- [`TFRobertaForMaskedLM`]은 [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.
+- [`FlaxRobertaForMaskedLM`]은 [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 Face 코스의 [마스킹 언어 모델링 챕터](https://huggingface.co/course/chapter7/3?fw=pt)
+- [마스킹 언어 모델링 작업 가이드](../tasks/masked_language_modeling)
+
+<PipelineTag pipeline="question-answering"/>
+
+- RoBERTa를 활용한 질문 응답 작업에서의 [Optimum과 Transformers 파이프라인을 이용한 추론 가속화](https://huggingface.co/blog/optimum-inference)에 대한 블로그 포스트.
+- [`RobertaForQuestionAnswering`]은 [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.
+- [`TFRobertaForQuestionAnswering`]은 [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.
+- [`FlaxRobertaForQuestionAnswering`]은 [예제 스크립트](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/flax/question-answering)에서 지원됩니다.
+- 🤗 Hugging Face 코스의 [질의응답 챕터](https://huggingface.co/course/chapter7/7?fw=pt)
+- [질의응답 작업 가이드](../tasks/question_answering)
+
+**다중 선택**
+- [`RobertaForMultipleChoice`]는 [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.
+- [`TFRobertaForMultipleChoice`]는 [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)
+
+## RobertaConfig
+
+[[autodoc]] RobertaConfig
+
+## RobertaTokenizer
+
+[[autodoc]] RobertaTokenizer
+    - build_inputs_with_special_tokens
+    - get_special_tokens_mask
+    - create_token_type_ids_from_sequences
+    - save_vocabulary
+
+## RobertaTokenizerFast
+
+[[autodoc]] RobertaTokenizerFast
+    - build_inputs_with_special_tokens
+
+<frameworkcontent>
+<pt>
+
+## RobertaModel
+
+[[autodoc]] RobertaModel
+    - forward
+
+## RobertaForCausalLM
+
+[[autodoc]] RobertaForCausalLM
+    - forward
+
+## RobertaForMaskedLM
+
+[[autodoc]] RobertaForMaskedLM
+    - forward
+
+## RobertaForSequenceClassification
+
+[[autodoc]] RobertaForSequenceClassification
+    - forward
+
+## RobertaForMultipleChoice
+
+[[autodoc]] RobertaForMultipleChoice
+    - forward
+
+## RobertaForTokenClassification
+
+[[autodoc]] RobertaForTokenClassification
+    - forward
+
+## RobertaForQuestionAnswering
+
+[[autodoc]] RobertaForQuestionAnswering
+    - forward
+
+</pt>
+<tf>
+
+## TFRobertaModel
+
+[[autodoc]] TFRobertaModel
+    - call
+
+## TFRobertaForCausalLM
+
+[[autodoc]] TFRobertaForCausalLM
+    - call
+
+## TFRobertaForMaskedLM
+
+[[autodoc]] TFRobertaForMaskedLM
+    - call
+
+## TFRobertaForSequenceClassification
+
+[[autodoc]] TFRobertaForSequenceClassification
+    - call
+
+## TFRobertaForMultipleChoice
+
+[[autodoc]] TFRobertaForMultipleChoice
+    - call
+
+## TFRobertaForTokenClassification
+
+[[autodoc]] TFRobertaForTokenClassification
+    - call
+
+## TFRobertaForQuestionAnswering
+
+[[autodoc]] TFRobertaForQuestionAnswering
+    - call
+
+</tf>
+<jax>
+
+## FlaxRobertaModel
+
+[[autodoc]] FlaxRobertaModel
+    - __call__
+
+## FlaxRobertaForCausalLM
+
+[[autodoc]] FlaxRobertaForCausalLM
+    - __call__
+
+## FlaxRobertaForMaskedLM
+
+[[autodoc]] FlaxRobertaForMaskedLM
+    - __call__
+
+## FlaxRobertaForSequenceClassification
+
+[[autodoc]] FlaxRobertaForSequenceClassification
+    - __call__
+
+## FlaxRobertaForMultipleChoice
+
+[[autodoc]] FlaxRobertaForMultipleChoice
+    - __call__
+
+## FlaxRobertaForTokenClassification
+
+[[autodoc]] FlaxRobertaForTokenClassification
+    - __call__
+
+## FlaxRobertaForQuestionAnswering
+
+[[autodoc]] FlaxRobertaForQuestionAnswering
+    - __call__
+
+</jax>
+</frameworkcontent>