🌐 [i18n-KO] Translated bertology.mdx to Korean (#23968)

* docs: ko: `bertology.mdx`

* feat: nmt draft

* fix: manual edits

* fix: resolve suggestions

Co-authored-by: Hyeonseo Yun <[email protected]>

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Co-authored-by: Hyeonseo Yun <[email protected]>

Author: wonhyeongseo

docs/source/ko/_toctree.yml

@@ -168,8 +168,8 @@
     title: (번역중) Attention mechanisms
   - local: pad_truncation
     title: 패딩과 잘라내기
-  - local: in_translation
-    title: (번역중) BERTology
+  - local: bertology
+    title: BERTology
   - local: in_translation
     title: (번역중) Perplexity of fixed-length models
   - local: in_translation

docs/source/ko/bertology.mdx

@@ -0,0 +1,37 @@
+<!--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.
+-->
+
+# BERTology
+
+BERT와 같은 대규모 트랜스포머의 내부 동작을 조사하는 연구 분야가 점점 더 중요해지고 있습니다.
+혹자는 "BERTology"라 칭하기도 합니다. 이 분야의 좋은 예시는 다음과 같습니다:
+
+
+- BERT는 고전적인 NLP 파이프라인의 재발견 - Ian Tenney, Dipanjan Das, Ellie Pavlick:
+  https://arxiv.org/abs/1905.05950
+- 16개의 헤드가 정말로 1개보다 나은가? - Paul Michel, Omer Levy, Graham Neubig:
+  https://arxiv.org/abs/1905.10650
+- BERT는 무엇을 보는가? BERT의 어텐션 분석 - Kevin Clark, Urvashi Khandelwal, Omer Levy, Christopher D. Manning:
+  https://arxiv.org/abs/1906.04341
+- CAT-probing: 프로그래밍 언어에 대해 사전훈련된 모델이 어떻게 코드 구조를 보는지 알아보기 위한 메트릭 기반 접근 방법:
+  https://arxiv.org/abs/2210.04633
+
+우리는 이 새로운 연구 분야의 발전을 돕기 위해, BERT/GPT/GPT-2 모델에 내부 표현을 살펴볼 수 있는 몇 가지 기능을 추가했습니다.
+이 기능들은 주로 Paul Michel의 훌륭한 작업을 참고하여 개발되었습니다
+(https://arxiv.org/abs/1905.10650):
+
+
+- BERT/GPT/GPT-2의 모든 은닉 상태에 접근하기,
+- BERT/GPT/GPT-2의 각 헤드의 모든 어텐션 가중치에 접근하기,
+- 헤드의 출력 값과 그래디언트를 검색하여 헤드 중요도 점수를 계산하고 https://arxiv.org/abs/1905.10650에서 설명된 대로 헤드를 제거하는 기능을 제공합니다.
+
+이러한 기능들을 이해하고 직접 사용해볼 수 있도록 [bertology.py](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/research_projects/bertology/run_bertology.py) 예제 스크립트를 추가했습니다. 이 예제 스크립트에서는 GLUE에 대해 사전훈련된 모델에서 정보를 추출하고 모델을 가지치기(prune)해봅니다.