🌐 [i18n-KO] Translated model_doc/deberta-v2.md to Korean

docs/source/ko/_toctree.yml

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-        title: (번역중) DeBERTa-v2
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docs/source/ko/model_doc/deberta-v2.md

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+<!--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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+
+-->
+
+# DeBERTa-v2
+
+## 개요
+
+
+DeBERTa 모델은 Pengcheng He, Xiaodong Liu, Jianfeng Gao, Weizhu Chen이 작성한 [DeBERTa: 분리된 어텐션을 활용한 디코딩 강화 BERT](https://arxiv.org/abs/2006.03654)이라는 논문에서 제안되었습니다. 이 모델은 2018년 Google이 발표한 BERT 모델과 2019년 Facebook이 발표한 RoBERTa 모델을 기반으로 합니다.
+DeBERTa는 RoBERTa에서 사용된 데이터의 절반만을 사용하여 분리된(disentangled) 어텐션과 향상된 마스크 디코더 학습을 통해 RoBERTa를 개선했습니다.
+
+논문의 초록은 다음과 같습니다:
+
+*사전 학습된 신경망 언어 모델의 최근 발전은 많은 자연어 처리(NLP) 작업의 성능을 크게 향상시켰습니다. 본 논문에서는 두 가지 새로운 기술을 사용하여 BERT와 RoBERTa 모델을 개선한 새로운 모델 구조인 DeBERTa를 제안합니다. 첫 번째는 분리된 어텐션 메커니즘으로, 각 단어가 내용과 위치를 각각 인코딩하는 두 개의 벡터로 표현되며, 단어들 간의 어텐션 가중치는 내용과 상대적 위치에 대한 분리된 행렬을 사용하여 계산됩니다. 두 번째로, 모델 사전 학습을 위해 마스킹된 토큰을 예측하는 출력 소프트맥스 층을 대체하는 향상된 마스크 디코더가 사용됩니다. 우리는 이 두 가지 기술이 모델 사전 학습의 효율성과 다운스트림 작업의 성능을 크게 향상시킨다는 것을 보여줍니다. RoBERTa-Large와 비교했을 때, 절반의 학습 데이터로 학습된 DeBERTa 모델은 광범위한 NLP 작업에서 일관되게 더 나은 성능을 보여주며, MNLI에서 +0.9%(90.2% vs 91.1%), SQuAD v2.0에서 +2.3%(88.4% vs 90.7%), RACE에서 +3.6%(83.2% vs 86.8%)의 성능 향상을 달성했습니다. DeBERTa 코드와 사전 학습된 모델은 https://github.com/microsoft/DeBERTa 에서 공개될 예정입니다.*
+
+
+다음 정보들은 [원본 구현 저장소](https://github.com/microsoft/DeBERTa)에서 보실 수 있습니다. DeBERTa v2는 DeBERTa의 두번째 모델입니다. 
+DeBERTa v2는 SuperGLUE 단일 모델 제출에 사용된 1.5B 모델을 포함하며, 인간 기준점(베이스라인) 89.8점 대비 89.9점을 달성했습니다. 저자의 
+[블로그](https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/microsoft-deberta-surpasses-human-performance-on-the-superglue-benchmark/)에서 더 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.
+
+v2의 새로운 점:
+
+- **어휘(Vocabulary)** v2에서는 학습 데이터로부터 구축된 128K 크기의 새로운 어휘를 사용하도록 토크나이저가 변경되었습니다. GPT2 기반 토크나이저 대신, 이제는 [센텐스피스 기반](https://github.com/google/sentencepiece) 토크나이저를 사용합니다.
+- **nGiE[n그램 유도(Induced) 입력 인코딩]** DeBERTa-v2 모델은 입력 토큰들의 지역적 의존성을 더 잘 학습하기 위해 첫 번째 트랜스포머 층과 함께 추가적인 합성곱 층을 사용합니다.
+- **어텐션 층에서 위치 투영 행렬과 내용 투영 행렬 공유** 이전 실험들을 기반으로, 이는 성능에 영향을 주지 않으면서 매개변수를 절약할 수 있습니다.
+- **상대적 위치를 인코딩하기 위한 버킷 적용** DeBERTa-v2 모델은 T5와 유사하게 상대적 위치를 인코딩하기 위해 로그 버킷을 사용합니다.
+- **900M 모델 & 1.5B 모델** 900M과 1.5B, 두 가지 추가 모델 크기가 제공되며, 이는 다운스트림 작업의 성능을 크게 향상시킵니다.
+
+[DeBERTa](https://huggingface.co/DeBERTa) 모델의 텐서플로 2.0 구현은 [kamalkraj](https://huggingface.co/kamalkraj)가 기여했습니다. 원본 코드는 [이곳](https://github.com/microsoft/DeBERTa)에서 확인하실 수 있습니다.
+
+## 자료
+
+- [텍스트 분류 작업 가이드](../tasks/sequence_classification)
+- [토큰 분류 작업 가이드](../tasks/token_classification)
+- [질의응답 작업 가이드](../tasks/question_answering)
+- [마스크 언어 모델링 작업 가이드](../tasks/masked_language_modeling)
+- [다중 선택 작업 가이드](../tasks/multiple_choice)
+
+## DebertaV2Config
+
+[[autodoc]] DebertaV2Config
+
+## DebertaV2Tokenizer
+
+[[autodoc]] DebertaV2Tokenizer
+    - build_inputs_with_special_tokens
+    - get_special_tokens_mask
+    - create_token_type_ids_from_sequences
+    - save_vocabulary
+
+## DebertaV2TokenizerFast
+
+[[autodoc]] DebertaV2TokenizerFast
+    - build_inputs_with_special_tokens
+    - create_token_type_ids_from_sequences
+
+<frameworkcontent>
+<pt>
+
+## DebertaV2Model
+
+[[autodoc]] DebertaV2Model
+    - forward
+
+## DebertaV2PreTrainedModel
+
+[[autodoc]] DebertaV2PreTrainedModel
+    - forward
+
+## DebertaV2ForMaskedLM
+
+[[autodoc]] DebertaV2ForMaskedLM
+    - forward
+
+## DebertaV2ForSequenceClassification
+
+[[autodoc]] DebertaV2ForSequenceClassification
+    - forward
+
+## DebertaV2ForTokenClassification
+
+[[autodoc]] DebertaV2ForTokenClassification
+    - forward
+
+## DebertaV2ForQuestionAnswering
+
+[[autodoc]] DebertaV2ForQuestionAnswering
+    - forward
+
+## DebertaV2ForMultipleChoice
+
+[[autodoc]] DebertaV2ForMultipleChoice
+    - forward
+
+</pt>
+<tf>
+
+## TFDebertaV2Model
+
+[[autodoc]] TFDebertaV2Model
+    - call
+
+## TFDebertaV2PreTrainedModel
+
+[[autodoc]] TFDebertaV2PreTrainedModel
+    - call
+
+## TFDebertaV2ForMaskedLM
+
+[[autodoc]] TFDebertaV2ForMaskedLM
+    - call
+
+## TFDebertaV2ForSequenceClassification
+
+[[autodoc]] TFDebertaV2ForSequenceClassification
+    - call
+
+## TFDebertaV2ForTokenClassification
+
+[[autodoc]] TFDebertaV2ForTokenClassification
+    - call
+
+## TFDebertaV2ForQuestionAnswering
+
+[[autodoc]] TFDebertaV2ForQuestionAnswering
+    - call
+
+## TFDebertaV2ForMultipleChoice
+
+[[autodoc]] TFDebertaV2ForMultipleChoice
+    - call
+
+</tf>
+</frameworkcontent>