Translate Chapter 3 to Spanish (#510)

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chapters/es/_toctree.yml

@@ -39,15 +39,25 @@
     title: ¡Haz completado el uso básico!
   - local: chapter2/8
     title: Quiz de final de capítulo
+    quiz: 2
 
 - title: 3. Ajuste (fine-tuning) de un modelo preentrenado
   sections:
   - local: chapter3/1
     title: Introducción
   - local: chapter3/2
     title: Procesamiento de los datos
+  - local: chapter3/3
+    title: Ajuste de un modelo con la API Trainer
+  - local: chapter3/3_tf
+    title: Ajuste de un modelo con Keras
   - local: chapter3/4
     title: Entrenamiento completo
+  - local: chapter3/5
+    title: Ajuste de modelos, ¡hecho!
+  - local: chapter3/6
+    title: Quiz de final de capítulo
+    quiz: 3
 
 - title: 5. La librería 🤗 Datasets
   sections:
@@ -66,7 +76,7 @@
   - local: chapter5/7
     title: 🤗 Datasets, ¡listo!
   - local: chapter5/8
-    title: Quiz
+    title: Quiz de final de capítulo
     quiz: 5
 
 - title: 8. ¿Cómo solicitar ayuda?

chapters/es/chapter0/1.mdx

@@ -82,10 +82,10 @@ ls -a
 Puedes entrar y salir de tu entorno virtual con los scripts `activate` y `deactivate`:
 
 ```
-# Activate the virtual environment
+# Activa el entorno virtual
 source .env/bin/activate
 
-# Deactivate the virtual environment
+# Desactiva el entorno virtual
 source .env/bin/deactivate
 ```
 

chapters/es/chapter1/10.mdx

@@ -80,7 +80,7 @@ result = filler("...")
 		},
 		{
 			text: "This man has been waiting for you.",
-			explain: "Incorrecto. Esrte pipeline llena palabras ocultas, por lo que necesita un mask token en algún lugar."
+			explain: "Incorrecto. Este pipeline llena palabras ocultas, por lo que necesita un mask token en algún lugar."
 		}
 	]}
 />
@@ -154,8 +154,6 @@ result = classifier("This is a course about the Transformers library")
 
 ### 7. Selecciona la oración que describe mejor los términos "modelo", "arquitectura" y "pesos".
 
-Select the sentence that best describes the terms "model," "architecture," and "weights."
-
 <Question
 	choices={[
 		{
@@ -231,15 +229,13 @@ Select the sentence that best describes the terms "model," "architecture," and "
 		},
 		{
 			text: "Un modelo secuencia a secuencia",
-			explain: "Los modelos secuencia a secuencia son más adecuados para tareas en las que quieres generar texro con base en una oración de entrada, no una etiqueta."
+			explain: "Los modelos secuencia a secuencia son más adecuados para tareas en las que quieres generar texto con base en una oración de entrada, no una etiqueta."
 		}
 	]}
 />
 
 ### 11. ¿Cuál puede ser una posible fuente del sesgo observado en un modelo?
 
-What possible source can the bias observed in a model have?
-
 <Question
 	choices={[
 		{

chapters/es/chapter2/4.mdx

@@ -27,6 +27,7 @@
 Los tokenizadores son uno de los componentes fundamentales del pipeline en NLP. Sirven para traducir texto en datos que los modelos puedan procesar; es decir, de texto a valores numéricos. En esta sección veremos en qué se fundamenta todo el proceso de tokenizado.
 
 En las tareas de NLP, los datos generalmente ingresan como texto crudo. Por ejemplo:
+
 ```
 Jim Henson era un titiritero
 ```
@@ -40,6 +41,7 @@ Veamos algunos algoritmos de tokenización, e intentemos atacar algunas pregunta
 <Youtube id="nhJxYji1aho"/>
 
 El primer tokenizador que nos ocurre es el _word-based_ (_basado-en-palabras_). Es generalmente sencillo, con pocas normas, y generalmente da buenos resultados. Por ejemplo, en la imagen a continuación separamos el texto en palabras y buscamos una representación numérica.
+
 <div class="flex justify-center">
   <img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter2/word_based_tokenization.svg" alt="Un ejemplo de tokenizador _word-based_."/>
   <img class="hidden dark:block" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter2/word_based_tokenization-dark.svg" alt="Un ejemplo de tokenizador _word-based_."/>
@@ -55,6 +57,7 @@ print(tokenized_text)
 ```python out
 ['Jim', 'Henson', 'era', 'un', 'titiritero']
 ```
+
 También hay variaciones de tokenizadores de palabras que tienen reglas adicionales para la puntuación. Con este tipo de tokenizador, podemos acabar con unos "vocabularios" bastante grandes, donde un vocabulario se define por el número total de tokens independientes que tenemos en nuestro corpus.
 
 A cada palabra se le asigna un ID, empezando por 0 y subiendo hasta el tamaño del vocabulario. El modelo utiliza estos ID para identificar cada palabra.
@@ -69,13 +72,12 @@ Una forma de reducir la cantidad de tokens desconocidos es ir un poco más allá
 
 <Youtube id="ssLq_EK2jLE"/>
 
-Character-based tokenizers split the text into characters, rather than words. This has two primary benefits:
-Un tokenizador _character-based_ separa el texto en caracteres, y no en palabras. Conllevando dos beneficios principales:
+Un tokenizador _character-based_ separa el texto en caracteres, y no en palabras. Esto conlleva dos beneficios principales:
 
 - Obtenemos un vocabulario mucho más corto.
-- Habrá muchos menos tokens por fuera del vocabulatio conocido.
+- Habrá muchos menos tokens por fuera del vocabulario conocido.
 
-No obstante, pueden surgir incovenientes por los espacios en blanco y signos de puntuación.
+No obstante, pueden surgir inconvenientes por los espacios en blanco y signos de puntuación.
 
 <div class="flex justify-center">
   <img class="block dark:hidden" src="https://huggingface.co/datasets/huggingface-course/documentation-images/resolve/main/en/chapter2/character_based_tokenization.svg" alt="Ejemplo de tokenizador basado en palabras."/>
@@ -105,7 +107,7 @@ Este es un ejemplo que muestra cómo un algoritmo de tokenización de subpalabra
 
 Estas subpalabras terminan aportando mucho significado semántico: por ejemplo, en el ejemplo anterior, "tokenización" se dividió en "token" y "ización", dos tokens que tienen un significado semántico y a la vez son eficientes en cuanto al espacio (sólo se necesitan dos tokens para representar una palabra larga). Esto nos permite tener una cobertura relativamente buena con vocabularios pequeños y casi sin tokens desconocidos.
 
-Este enfoque es especialmente útil en algunos idimas como el turco, donde se pueden formar palabras complejas (casi) arbitrariamente largas encadenando subpalabras.
+Este enfoque es especialmente útil en algunos idiomas como el turco, donde se pueden formar palabras complejas (casi) arbitrariamente largas encadenando subpalabras.
 
 ### Y más!
 
@@ -154,6 +156,7 @@ tokenizer("Using a Transformer network is simple")
  'token_type_ids': [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0],
  'attention_mask': [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]}
 ```
+
 Guardar un tokenizador es idéntico a guardar un modelo:
 
 ```py
@@ -200,6 +203,7 @@ Este tokenizador es un tokenizador de subpalabras: divide las palabras hasta obt
 ### De tokens a IDs de entrada
 
 La conversión a IDs de entrada se hace con el método del tokenizador `convert_tokens_to_ids()`:
+
 ```py
 ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
 
@@ -230,6 +234,7 @@ print(decoded_string)
 ```python out
 'Using a Transformer network is simple'
 ```
+
 Notemos que el método `decode` no sólo convierte los índices de nuevo en tokens, sino que también agrupa los tokens que formaban parte de las mismas palabras para producir una frase legible. Este comportamiento será extremadamente útil cuando utilicemos modelos que predigan texto nuevo (ya sea texto generado a partir de una indicación, o para problemas de secuencia a secuencia como la traducción o el resumen).
 
-A estas alturas deberías entender las operaciones atómicas que un tokenizador puede manejar: tokenización, conversión a IDs, y conversión de IDs de vuelta a una cadena. Sin embargo, sólo hemos rozado la punta del iceberg. En la siguiente sección, llevaremos nuestro enfoque a sus límites y echaremos un vistazo a cómo superarlos.
+A estas alturas deberías entender las operaciones atómicas que un tokenizador puede manejar: tokenización, conversión a IDs, y conversión de IDs de vuelta a una cadena. Sin embargo, sólo hemos rozado la punta del iceberg. En la siguiente sección, llevaremos nuestro enfoque a sus límites y echaremos un vistazo a cómo superarlos.

chapters/es/chapter2/6.mdx

@@ -58,14 +58,14 @@ model_inputs = tokenizer(sequences)
 Puede rellenar de acuerdo a varios objetivos:
 
 ```py
-# Will pad the sequences up to the maximum sequence length
+# Rellenar las secuencias hasta la mayor longitud de secuencia
 model_inputs = tokenizer(sequences, padding="longest")
 
-# Will pad the sequences up to the model max length
-# (512 for BERT or DistilBERT)
+# Rellenar las secuencias hasta la máxima longitud del modelo
+# (512 para BERT o DistilBERT)
 model_inputs = tokenizer(sequences, padding="max_length")
 
-# Will pad the sequences up to the specified max length
+# Rellenar las secuencias hasta la máxima longitud especificada
 model_inputs = tokenizer(sequences, padding="max_length", max_length=8)
 ```
 
@@ -74,11 +74,11 @@ También puede truncar secuencias:
 ```py
 sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]
 
-# Will truncate the sequences that are longer than the model max length
-# (512 for BERT or DistilBERT)
+# Truncar las secuencias más largas que la máxima longitud del modelo
+# (512 para BERT o DistilBERT)
 model_inputs = tokenizer(sequences, truncation=True)
 
-# Will truncate the sequences that are longer than the specified max length
+# Truncar las secuencias más largas que la longitud especificada
 model_inputs = tokenizer(sequences, max_length=8, truncation=True)
 ```
 
@@ -87,13 +87,13 @@ El objeto `tokenizer` puede manejar la conversión a tensores de frameworks espe
 ```py
 sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So have I!"]
 
-# Returns PyTorch tensors
+# Devuelve tensores PyTorch
 model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="pt")
 
-# Returns TensorFlow tensors
+# Devuelve tensores TensorFlow
 model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="tf")
 
-# Returns NumPy arrays
+# Devuelve arrays Numpy
 model_inputs = tokenizer(sequences, padding=True, return_tensors="np")
 ```
 
@@ -129,13 +129,14 @@ print(tokenizer.decode(ids))
 "i've been waiting for a huggingface course my whole life."
 ```
 
-El tokenizador agregó la palabra especial `[CLS]` al principio y la palabra especial `[SEP]` al final. Esto se debe a que el modelo fue preentrenado con esos, así para obtener los mismos resultados por inferencia necesitamos agregarlos también. Nota que algunos modelos no agregan palabras especiales, o agregan unas distintas;  los modelos también pueden agregar estas palabras especiales sólo al principio, o sólo al final. En cualquier caso, el tokenizador sabe cuáles son las esperadas y se encargará de ello por tí.
+El tokenizador agregó la palabra especial `[CLS]` al principio y la palabra especial `[SEP]` al final. Esto se debe a que el modelo fue preentrenado con esos, así para obtener los mismos resultados por inferencia necesitamos agregarlos también. Nota que algunos modelos no agregan palabras especiales, o agregan unas distintas; los modelos también pueden agregar estas palabras especiales sólo al principio, o sólo al final. En cualquier caso, el tokenizador sabe cuáles son las esperadas y se encargará de ello por tí.
 
 ## Conclusión: Del tokenizador al moelo
 
 Ahora que hemos visto todos los pasos individuales que el objeto `tokenizer` usa cuando se aplica a textos, veamos una última vez cómo maneja varias secuencias (¡relleno!), secuencias muy largas (¡truncado!), y múltiples tipos de tensores con su API principal:
 
 {#if fw === 'pt'}
+
 ```py
 import torch
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
@@ -148,7 +149,9 @@ sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So ha
 tokens = tokenizer(sequences, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
 output = model(**tokens)
 ```
+
 {:else}
+
 ```py
 import tensorflow as tf
 from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification
@@ -161,4 +164,5 @@ sequences = ["I've been waiting for a HuggingFace course my whole life.", "So ha
 tokens = tokenizer(sequences, padding=True, truncation=True, return_tensors="tf")
 output = model(**tokens)
 ```
+
 {/if}

chapters/es/chapter3/1.mdx

@@ -7,19 +7,21 @@
     classNames="absolute z-10 right-0 top-0"
 />
 
-En el [Capítulo 2](/course/chapter2) exploramos como usar los tokenizadores y modelos preentrenados para realizar predicciones. Pero qué tal si deseas ajustar un modelo preentrenado con tu propio conjunto de datos ?
+En el [Capítulo 2](/course/chapter2) exploramos cómo usar los tokenizadores y modelos preentrenados para realizar predicciones. Pero, ¿qué pasa si deseas ajustar un modelo preentrenado con tu propio conjunto de datos?
 
 {#if fw === 'pt'}
-* Como preparar un conjunto de datos grande desde el Hub.
-* Como usar la API de alto nivel del entrenador para ajustar un modelo.
-* Como usar un bucle personalizado de entrenamiento.
-* Como aprovechar la Accelerate library 🤗 para fácilmente ejecutar el bucle personalizado de entrenamiento en cualquier configuración distribuida.
+
+* Cómo preparar un conjunto de datos grande desde el Hub.
+* Cómo usar la API de alto nivel del entrenador para ajustar un modelo.
+* Cómo usar un bucle personalizado de entrenamiento.
+* Cómo aprovechar la librería 🤗 Accelerate para fácilmente ejecutar el bucle personalizado de entrenamiento en cualquier configuración distribuida.
 
 {:else}
-* Como preparar un conjunto de datos grande desde el Hub.
-* Como usar Keras para ajustar un modelo.
-* Como usar Keras para obtener predicciones.
-* Como usar una métrica personalizada.
+
+* Cómo preparar un conjunto de datos grande desde el Hub.
+* Cómo usar Keras para ajustar un modelo.
+* Cómo usar Keras para obtener predicciones.
+* Cómo usar una métrica personalizada.
 
 {/if}