From 21f959a437f218d082f518cc3f5d8d5b294fe091 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: YONGSANG <71686691+4N3MONE@users.noreply.github.com>
Date: Fri, 20 Sep 2024 13:51:40 +0900
Subject: [PATCH 1/5] nmt draft

---
 docs/source/ko/main_classes/output.md | 315 ++++++++++++++++++++++++++
 1 file changed, 315 insertions(+)
 create mode 100644 docs/source/ko/main_classes/output.md

diff --git a/docs/source/ko/main_classes/output.md b/docs/source/ko/main_classes/output.md
new file mode 100644
index 00000000000000..01468856a0e2d7
--- /dev/null
+++ b/docs/source/ko/main_classes/output.md
@@ -0,0 +1,315 @@
+<!--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.
+
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+
+-->
+
+# 모델 출력
+
+모든 모델에는 [`~utils.ModelOutput`]의 서브클래스의 인스턴스인 출력이 있습니다. 이들은
+모델에서 반환되는 모든 정보를 포함하는 데이터 구조이지만 튜플이나 딕셔너리로도 사용할 수 있습니다.
+딕셔너리로도 사용할 수 있습니다.
+
+예제에서 어떻게 보이는지 살펴보겠습니다:
+
+```python
+from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
+import torch
+
+tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
+model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
+
+inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
+labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)  # Batch size 1
+outputs = model(**inputs, labels=labels)
+```
+
+`outputs`` 객체는 아래 해당 클래스의 문서에서 볼 수 있듯이 [`~modeling_outputs.SequenceClassifierOutput`]입니다.
+아래 해당 클래스의 문서에서 볼 수 있듯이, `loss`(선택적), `logits`, `hidden_states`(선택적) 및 `attentions`(선택적) 항목이 있습니다. 여기에서는 `labels`를 전달했기 때문에 `loss`가 있지만 `hidden_states`와 `attentions`가 없는데, 이는 `output_hidden_states=True` 또는 `output_attentions=True`를 전달하지 않았기 때문입니다.
+
+<Tip>
+
+`output_hidden_states=True`를 전달할 때 `outputs.hidden_states[-1]`가 `outputs.last_hidden_state`와 정확히 일치할 것으로 예상할 수 있습니다.
+하지만 항상 그런 것은 아닙니다. 일부 모델은 마지막 숨겨진 상태가 반환될 때 정규화를 적용하거나 다른 후속 프로세스를 적용합니다.
+
+</Tip>
+
+
+평소처럼 각 속성에 접근할 수 있으며, 해당 속성이 모델에서 반환되지 않은 경우 `None`이 반환됩니다. 예를 들어 여기서 `outputs.loss`는 모델에서 계산한 손실이고 `outputs.attentions`는 `None`입니다.
+
+`outputs` 객체를 튜플로 간주할 때는 `None` 값이 없는 속성만 고려합니다. 
+예를 들어 여기에는 `loss`와 `logits`라는 두 개의 요소가 있습니다. 그러므로, 예를 들어
+
+```python
+outputs[:2]
+```
+
+는 `(outputs.loss, outputs.logits)` 튜플을 반환합니다.
+
+`outputs` 객체를 딕셔너리로 간주할 때는 `None` 값이 없는 속성만 고려합니다.
+예를 들어 여기에는 `loss`와 `logits`라는 두 개의 키가 있습니다.
+
+여기서부터는 두 가지 이상의 모델 유형에서 사용되는 일반 모델 출력을 문서화합니다. 구체적인 출력 유형은 해당 모델 페이지에 문서화되어 있습니다.
+
+## ModelOutput
+
+[[autodoc]] utils.ModelOutput
+    - to_tuple
+
+## BaseModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutput
+
+## BaseModelOutputWithPooling
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling
+
+## BaseModelOutputWithCrossAttentions
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithCrossAttentions
+
+## BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions
+
+## BaseModelOutputWithPast
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPast
+
+## BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.BaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions
+
+## Seq2SeqModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqModelOutput
+
+## CausalLMOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.CausalLMOutput
+
+## CausalLMOutputWithCrossAttentions
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.CausalLMOutputWithCrossAttentions
+
+## CausalLMOutputWithPast
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.CausalLMOutputWithPast
+
+## MaskedLMOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.MaskedLMOutput
+
+## Seq2SeqLMOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqLMOutput
+
+## NextSentencePredictorOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.NextSentencePredictorOutput
+
+## SequenceClassifierOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.SequenceClassifierOutput
+
+## Seq2SeqSequenceClassifierOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqSequenceClassifierOutput
+
+## MultipleChoiceModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.MultipleChoiceModelOutput
+
+## TokenClassifierOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.TokenClassifierOutput
+
+## QuestionAnsweringModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.QuestionAnsweringModelOutput
+
+## Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqQuestionAnsweringModelOutput
+
+## Seq2SeqSpectrogramOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqSpectrogramOutput
+
+## SemanticSegmenterOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.SemanticSegmenterOutput
+
+## ImageClassifierOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.ImageClassifierOutput
+
+## ImageClassifierOutputWithNoAttention
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention
+
+## DepthEstimatorOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.DepthEstimatorOutput
+
+## Wav2Vec2BaseModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.Wav2Vec2BaseModelOutput
+
+## XVectorOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.XVectorOutput
+
+## Seq2SeqTSModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqTSModelOutput
+
+## Seq2SeqTSPredictionOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.Seq2SeqTSPredictionOutput
+
+## SampleTSPredictionOutput
+
+[[autodoc]] modeling_outputs.SampleTSPredictionOutput
+
+## TFBaseModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutput
+
+## TFBaseModelOutputWithPooling
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPooling
+
+## TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPoolingAndCrossAttentions
+
+## TFBaseModelOutputWithPast
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPast
+
+## TFBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions
+
+## TFSeq2SeqModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqModelOutput
+
+## TFCausalLMOutput
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutput
+
+## TFCausalLMOutputWithCrossAttentions
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithCrossAttentions
+
+## TFCausalLMOutputWithPast
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFCausalLMOutputWithPast
+
+## TFMaskedLMOutput
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFMaskedLMOutput
+
+## TFSeq2SeqLMOutput
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqLMOutput
+
+## TFNextSentencePredictorOutput
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFNextSentencePredictorOutput
+
+## TFSequenceClassifierOutput
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSequenceClassifierOutput
+
+## TFSeq2SeqSequenceClassifierOutput
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqSequenceClassifierOutput
+
+## TFMultipleChoiceModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFMultipleChoiceModelOutput
+
+## TFTokenClassifierOutput
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFTokenClassifierOutput
+
+## TFQuestionAnsweringModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFQuestionAnsweringModelOutput
+
+## TFSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_tf_outputs.TFSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput
+
+## FlaxBaseModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutput
+
+## FlaxBaseModelOutputWithPast
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPast
+
+## FlaxBaseModelOutputWithPooling
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPooling
+
+## FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxBaseModelOutputWithPastAndCrossAttentions
+
+## FlaxSeq2SeqModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqModelOutput
+
+## FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxCausalLMOutputWithCrossAttentions
+
+## FlaxMaskedLMOutput
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxMaskedLMOutput
+
+## FlaxSeq2SeqLMOutput
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqLMOutput
+
+## FlaxNextSentencePredictorOutput
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxNextSentencePredictorOutput
+
+## FlaxSequenceClassifierOutput
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSequenceClassifierOutput
+
+## FlaxSeq2SeqSequenceClassifierOutput
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqSequenceClassifierOutput
+
+## FlaxMultipleChoiceModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxMultipleChoiceModelOutput
+
+## FlaxTokenClassifierOutput
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxTokenClassifierOutput
+
+## FlaxQuestionAnsweringModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxQuestionAnsweringModelOutput
+
+## FlaxSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput
+
+[[autodoc]] modeling_flax_outputs.FlaxSeq2SeqQuestionAnsweringModelOutput

From 3c1b617220f025b6d4225536b8d070f204ebcdfb Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: YONGSANG <71686691+4N3MONE@users.noreply.github.com>
Date: Fri, 20 Sep 2024 13:52:42 +0900
Subject: [PATCH 2/5] fix toctree

---
 docs/source/ko/_toctree.yml | 6 +++---
 1 file changed, 3 insertions(+), 3 deletions(-)

diff --git a/docs/source/ko/_toctree.yml b/docs/source/ko/_toctree.yml
index eafd389994ad52..1396c55f093543 100644
--- a/docs/source/ko/_toctree.yml
+++ b/docs/source/ko/_toctree.yml
@@ -293,8 +293,8 @@
     - local: in_translation
       title: (번역중) Optimization
     - local: in_translation
-      title: (번역중) Model outputs
-    - local: in_translation
+      title: main_classes/Model outputs
+    - local: 모델 출력
       title: (번역중) Pipelines
     - local: in_translation
       title: (번역중) Processors
@@ -770,4 +770,4 @@
     - local: in_translation
       title: (번역중) Utilities for Time Series
     title: (번역중) Internal Helpers
-  title: (번역중) API
\ No newline at end of file
+  title: (번역중) API

From ff34e3186040930687f596cbdfb6374ab8e98b53 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: YONGSANG <71686691+4N3MONE@users.noreply.github.com>
Date: Fri, 20 Sep 2024 13:55:45 +0900
Subject: [PATCH 3/5] minor fix

---
 docs/source/ko/main_classes/output.md | 8 ++++----
 1 file changed, 4 insertions(+), 4 deletions(-)

diff --git a/docs/source/ko/main_classes/output.md b/docs/source/ko/main_classes/output.md
index 01468856a0e2d7..4edc57cdd3b91a 100644
--- a/docs/source/ko/main_classes/output.md
+++ b/docs/source/ko/main_classes/output.md
@@ -16,11 +16,11 @@ rendered properly in your Markdown viewer.
 
 # 모델 출력
 
-모든 모델에는 [`~utils.ModelOutput`]의 서브클래스의 인스턴스인 출력이 있습니다. 이들은
+모든 모델에는 [`~utils.ModelOutput`]의 서브클래스의 인스턴스인 모델 출력이 있습니다. 이들은
 모델에서 반환되는 모든 정보를 포함하는 데이터 구조이지만 튜플이나 딕셔너리로도 사용할 수 있습니다.
 딕셔너리로도 사용할 수 있습니다.
 
-예제에서 어떻게 보이는지 살펴보겠습니다:
+예제를 통해 살펴보겠습니다:
 
 ```python
 from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification
@@ -34,7 +34,7 @@ labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)  # Batch size 1
 outputs = model(**inputs, labels=labels)
 ```
 
-`outputs`` 객체는 아래 해당 클래스의 문서에서 볼 수 있듯이 [`~modeling_outputs.SequenceClassifierOutput`]입니다.
+`outputs` 객체는 아래 해당 클래스의 문서에서 볼 수 있듯이 [`~modeling_outputs.SequenceClassifierOutput`]입니다.
 아래 해당 클래스의 문서에서 볼 수 있듯이, `loss`(선택적), `logits`, `hidden_states`(선택적) 및 `attentions`(선택적) 항목이 있습니다. 여기에서는 `labels`를 전달했기 때문에 `loss`가 있지만 `hidden_states`와 `attentions`가 없는데, 이는 `output_hidden_states=True` 또는 `output_attentions=True`를 전달하지 않았기 때문입니다.
 
 <Tip>
@@ -45,7 +45,7 @@ outputs = model(**inputs, labels=labels)
 </Tip>
 
 
-평소처럼 각 속성에 접근할 수 있으며, 해당 속성이 모델에서 반환되지 않은 경우 `None`이 반환됩니다. 예를 들어 여기서 `outputs.loss`는 모델에서 계산한 손실이고 `outputs.attentions`는 `None`입니다.
+일반적으로 각 속성들에 접근할 수 있으며, 모델이 해당 속성을 반환하지 않은 경우 `None`이 반환됩니다. 예를 들어 여기서 `outputs.loss`는 모델에서 계산한 손실이고 `outputs.attentions`는 `None`입니다.
 
 `outputs` 객체를 튜플로 간주할 때는 `None` 값이 없는 속성만 고려합니다. 
 예를 들어 여기에는 `loss`와 `logits`라는 두 개의 요소가 있습니다. 그러므로, 예를 들어

From e99fccd54d230bebb78dd805c9f09b2b7d9290d3 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: YONGSANG <71686691+4N3MONE@users.noreply.github.com>
Date: Fri, 20 Sep 2024 16:45:26 +0900
Subject: [PATCH 4/5] Apply suggestions from code review

---
 docs/source/ko/main_classes/output.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/docs/source/ko/main_classes/output.md b/docs/source/ko/main_classes/output.md
index 4edc57cdd3b91a..53bc218c09de82 100644
--- a/docs/source/ko/main_classes/output.md
+++ b/docs/source/ko/main_classes/output.md
@@ -30,7 +30,7 @@ tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
 model = BertForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
 
 inputs = tokenizer("Hello, my dog is cute", return_tensors="pt")
-labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)  # Batch size 1
+labels = torch.tensor([1]).unsqueeze(0)  # 배치 크기 1
 outputs = model(**inputs, labels=labels)
 ```
 

From 29989dd1b657603bfb04a25d692caea678e4e156 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: YONGSANG <71686691+4N3MONE@users.noreply.github.com>
Date: Fri, 20 Sep 2024 16:46:26 +0900
Subject: [PATCH 5/5] Apply suggestions from code review

---
 docs/source/ko/main_classes/output.md | 2 +-
 1 file changed, 1 insertion(+), 1 deletion(-)

diff --git a/docs/source/ko/main_classes/output.md b/docs/source/ko/main_classes/output.md
index 53bc218c09de82..0695921368970a 100644
--- a/docs/source/ko/main_classes/output.md
+++ b/docs/source/ko/main_classes/output.md
@@ -59,7 +59,7 @@ outputs[:2]
 `outputs` 객체를 딕셔너리로 간주할 때는 `None` 값이 없는 속성만 고려합니다.
 예를 들어 여기에는 `loss`와 `logits`라는 두 개의 키가 있습니다.
 
-여기서부터는 두 가지 이상의 모델 유형에서 사용되는 일반 모델 출력을 문서화합니다. 구체적인 출력 유형은 해당 모델 페이지에 문서화되어 있습니다.
+여기서부터는 두 가지 이상의 모델 유형에서 사용되는 일반 모델 출력을 다룹니다. 구체적인 출력 유형은 해당 모델 페이지에 문서화되어 있습니다.
 
 ## ModelOutput