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Co-authored-by: Lysandre Debut <lysandre.debut@reseau.eseo.fr>

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Co-authored-by: Lysandre Debut <lysandre.debut@reseau.eseo.fr>

docs/source/es/bertology.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.
+
+⚠️ Note that this file is in Markdown but contain specific syntax for our doc-builder (similar to MDX) that may not be
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+
+-->
+
+# BERTología
+
+Hay un creciente campo de estudio empeñado en la investigación del funcionamiento interno de los transformers de gran escala como BERT
+(que algunos llaman "BERTología"). Algunos buenos ejemplos de este campo son:
+
+
+- BERT Rediscovers the Classical NLP Pipeline por Ian Tenney, Dipanjan Das, Ellie Pavlick:
+  https://arxiv.org/abs/1905.05950
+- Are Sixteen Heads Really Better than One? por Paul Michel, Omer Levy, Graham Neubig: https://arxiv.org/abs/1905.10650
+- What Does BERT Look At? An Analysis of BERT's Attention por Kevin Clark, Urvashi Khandelwal, Omer Levy, Christopher D.
+  Manning: https://arxiv.org/abs/1906.04341
+- CAT-probing: A Metric-based Approach to Interpret How Pre-trained Models for Programming Language Attend Code Structure: https://arxiv.org/abs/2210.04633
+
+Para asistir al desarrollo de este nuevo campo, hemos incluido algunas features adicionales en los modelos BERT/GPT/GPT-2 para
+ayudar a acceder a las representaciones internas, principalmente adaptado de la gran obra de Paul Michel
+(https://arxiv.org/abs/1905.10650):
+
+
+- accediendo a todos los hidden-states de BERT/GPT/GPT-2,
+- accediendo a todos los pesos de atención para cada head de BERT/GPT/GPT-2,
+- adquiriendo los valores de salida y gradientes de las heads para poder computar la métrica de importancia de las heads y realizar la poda de heads como se explica
+  en https://arxiv.org/abs/1905.10650.
+
+Para ayudarte a entender y usar estas features, hemos añadido un script específico de ejemplo: [bertology.py](https://github.com/huggingface/transformers/tree/main/examples/research_projects/bertology/run_bertology.py) mientras extraes información y cortas un modelo pre-entrenado en
+GLUE.