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huggingface · Nov 27, 2023 · 0864dd3 · 0864dd3
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diff --git a/docs/source/ja/_toctree.yml b/docs/source/ja/_toctree.yml
@@ -185,11 +185,44 @@
       sections:
       - local: model_doc/albert
         title: ALBERT
+      - local: model_doc/bart
+        title: BART
+      - local: model_doc/barthez
+        title: BARThez
+      - local: model_doc/bartpho
+        title: BARTpho
+      - local: model_doc/bert
+        title: BERT
+      - local: model_doc/bert-generation
+        title: BertGeneration
+      - local: model_doc/bert-japanese
+        title: BertJapanese
+      - local: model_doc/bertweet
+        title: Bertweet
+      - local: model_doc/big_bird
+        title: BigBird
+      - local: model_doc/bigbird_pegasus
+        title: BigBirdPegasus
+      - local: model_doc/biogpt
+        title: BioGpt
+      - local: model_doc/blenderbot
+        title: Blenderbot
+      - local: model_doc/blenderbot-small
+        title: Blenderbot Small
       title: 文章モデル
+    - isExpanded: false
+      sections:
+      - local: model_doc/beit
+        title: BEiT
+      - local: model_doc/bit
+        title: BiT
+      title: ビジョンモデル
     - isExpanded: false
       sections:
       - local: model_doc/audio-spectrogram-transformer
         title: Audio Spectrogram Transformer
+      - local: model_doc/bark
+        title: Bark
       title: 音声モデル
     - isExpanded: false
       sections:

diff --git a/docs/source/ja/model_doc/align.md b/docs/source/ja/model_doc/align.md
@@ -51,10 +51,10 @@ inputs = processor(text=candidate_labels, images=image, return_tensors="pt")
 with torch.no_grad():
     outputs = model(**inputs)
 
-# これは画像-テキスト類似度スコア
+# this is the image-text similarity score
 logits_per_image = outputs.logits_per_image
 
-# Softmaxを取ることで各ラベルの確率を得られる
+# we can take the softmax to get the label probabilities
 probs = logits_per_image.softmax(dim=1)
 print(probs)
 ```

diff --git a/docs/source/ja/model_doc/altclip.md b/docs/source/ja/model_doc/altclip.md
@@ -52,8 +52,8 @@ Transformerエンコーダーに画像を与えるには、各画像を固定サ
 >>> inputs = processor(text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image, return_tensors="pt", padding=True)
 
 >>> outputs = model(**inputs)
->>> logits_per_image = outputs.logits_per_image  # これは画像-テキスト類似度スコア
->>> probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # Softmaxを取ることで各ラベルの確率を得られる
+>>> logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
+>>> probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # we can take the softmax to get the label probabilities
 ```
 
 <Tip>

diff --git a/docs/source/ja/model_doc/audio-spectrogram-transformer.md b/docs/source/ja/model_doc/audio-spectrogram-transformer.md
@@ -18,7 +18,7 @@ rendered properly in your Markdown viewer.
 
 ## 概要
 
-Audio Spectrogram Transformerモデルは、「[AST: Audio Spectrogram Transformer](https://arxiv.org/abs/2104.01778)」という論文でYuan Gong、Yu-An Chung、James Glassによって提案されました。これは、音声を画像（スペクトログラム）に変換することで、音声に[Vision Transformer](vit)を適用します。このモデルは音声分類において最先端の結果を得ています。
+Audio Spectrogram Transformerモデルは、[AST: Audio Spectrogram Transformer](https://arxiv.org/abs/2104.01778)という論文でYuan Gong、Yu-An Chung、James Glassによって提案されました。これは、音声を画像（スペクトログラム）に変換することで、音声に[Vision Transformer](vit)を適用します。このモデルは音声分類において最先端の結果を得ています。
 
 論文の要旨は以下の通りです：
 
@@ -35,7 +35,7 @@ alt="drawing" width="600"/>
 ## 使用上のヒント
 
 - 独自のデータセットでAudio Spectrogram Transformer（AST）をファインチューニングする場合、入力の正規化（入力の平均を0、標準偏差を0.5にすること）処理することが推奨されます。[`ASTFeatureExtractor`]はこれを処理します。デフォルトではAudioSetの平均と標準偏差を使用していることに注意してください。著者が下流のデータセットの統計をどのように計算しているかは、[`ast/src/get_norm_stats.py`](https://github.com/YuanGongND/ast/blob/master/src/get_norm_stats.py)で確認することができます。
-- ASTは低い学習率が必要であり（著者は[PSLA論文](https://arxiv.org/abs/2102.01243)で提案されたCNNモデルに比べて10倍小さい学習率を使用しています）、素早く収束するため、タスクに適した学習率と学習率スケジューラーを探すことをお勧めします。
+- ASTは低い学習率が必要であり 著者は[PSLA論文](https://arxiv.org/abs/2102.01243)で提案されたCNNモデルに比べて10倍小さい学習率を使用しています）、素早く収束するため、タスクに適した学習率と学習率スケジューラーを探すことをお勧めします。
 
 ## 参考資料
 

diff --git a/docs/source/ja/model_doc/bark.md b/docs/source/ja/model_doc/bark.md
@@ -0,0 +1,198 @@
+<!--Copyright 2023 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.
+-->
+
+# Bark
+
+## Overview
+
+Bark は、[suno-ai/bark](https://github.com/suno-ai/bark) で Suno AI によって提案されたトランスフォーマーベースのテキスト読み上げモデルです。
+
+
+Bark は 4 つの主要なモデルで構成されています。
+
+- [`BarkSemanticModel`] ('テキスト'モデルとも呼ばれる): トークン化されたテキストを入力として受け取り、テキストの意味を捉えるセマンティック テキスト トークンを予測する因果的自己回帰変換モデル。
+- [`BarkCoarseModel`] ('粗い音響' モデルとも呼ばれる): [`BarkSemanticModel`] モデルの結果を入力として受け取る因果的自己回帰変換器。 EnCodec に必要な最初の 2 つのオーディオ コードブックを予測することを目的としています。
+- [`BarkFineModel`] ('微細音響' モデル)、今回は非因果的オートエンコーダー トランスフォーマーで、以前のコードブック埋め込みの合計に基づいて最後のコードブックを繰り返し予測します。
+- [`EncodecModel`] からすべてのコードブック チャネルを予測したので、Bark はそれを使用して出力オーディオ配列をデコードします。
+
+最初の 3 つのモジュールはそれぞれ、特定の事前定義された音声に従って出力サウンドを調整するための条件付きスピーカー埋め込みをサポートできることに注意してください。
+
+### Optimizing Bark
+
+Bark は、コードを数行追加するだけで最適化でき、**メモリ フットプリントが大幅に削減**され、**推論が高速化**されます。
+
+#### Using half-precision
+
+モデルを半精度でロードするだけで、推論を高速化し、メモリ使用量を 50% 削減できます。
+
+```python
+from transformers import BarkModel
+import torch
+
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+model = BarkModel.from_pretrained("suno/bark-small", torch_dtype=torch.float16).to(device)
+```
+
+#### Using 🤗 Better Transformer
+
+Better Transformer は、内部でカーネル融合を実行する 🤗 最適な機能です。パフォーマンスを低下させることなく、速度を 20% ～ 30% 向上させることができます。モデルを 🤗 Better Transformer にエクスポートするのに必要なコードは 1 行だけです。
+
+```python
+model =  model.to_bettertransformer()
+```
+
+この機能を使用する前に 🤗 Optimum をインストールする必要があることに注意してください。 [インストール方法はこちら](https://huggingface.co/docs/optimum/installation)
+
+#### Using CPU offload
+
+前述したように、Bark は 4 つのサブモデルで構成されており、オーディオ生成中に順番に呼び出されます。言い換えれば、1 つのサブモデルが使用されている間、他のサブモデルはアイドル状態になります。
+
+CUDA デバイスを使用している場合、メモリ フットプリントの 80% 削減による恩恵を受ける簡単な解決策は、アイドル状態の GPU のサブモデルをオフロードすることです。この操作は CPU オフロードと呼ばれます。 1行のコードで使用できます。
+
+```python
+model.enable_cpu_offload()
+```
+
+この機能を使用する前に、🤗 Accelerate をインストールする必要があることに注意してください。 [インストール方法はこちら](https://huggingface.co/docs/accelerate/basic_tutorials/install)
+
+#### Combining optimization techniques
+
+最適化手法を組み合わせて、CPU オフロード、半精度、🤗 Better Transformer をすべて一度に使用できます。
+
+```python
+from transformers import BarkModel
+import torch
+
+device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+
+# load in fp16
+model = BarkModel.from_pretrained("suno/bark-small", torch_dtype=torch.float16).to(device)
+
+# convert to bettertransformer
+model = BetterTransformer.transform(model, keep_original_model=False)
+
+# enable CPU offload
+model.enable_cpu_offload()
+```
+
+推論最適化手法の詳細については、[こちら](https://huggingface.co/docs/transformers/perf_infer_gpu_one) をご覧ください。
+
+### Tips
+
+Suno は、多くの言語で音声プリセットのライブラリを提供しています [こちら](https://suno-ai.notion.site/8b8e8749ed514b0cbf3f699013548683?v=bc67cff786b04b50b3ceb756fd05f68c)。
+これらのプリセットは、ハブ [こちら](https://huggingface.co/suno/bark-small/tree/main/speaker_embeddings) または [こちら](https://huggingface.co/suno/bark/tree/main/speaker_embeddings)。
+
+```python
+>>> from transformers import AutoProcessor, BarkModel
+
+>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("suno/bark")
+>>> model = BarkModel.from_pretrained("suno/bark")
+
+>>> voice_preset = "v2/en_speaker_6"
+
+>>> inputs = processor("Hello, my dog is cute", voice_preset=voice_preset)
+
+>>> audio_array = model.generate(**inputs)
+>>> audio_array = audio_array.cpu().numpy().squeeze()
+```
+
+Bark は、非常にリアルな **多言語** 音声だけでなく、音楽、背景ノイズ、単純な効果音などの他の音声も生成できます。
+
+```python
+>>> # Multilingual speech - simplified Chinese
+>>> inputs = processor("惊人的！我会说中文")
+
+>>> # Multilingual speech - French - let's use a voice_preset as well
+>>> inputs = processor("Incroyable! Je peux générer du son.", voice_preset="fr_speaker_5")
+
+>>> # Bark can also generate music. You can help it out by adding music notes around your lyrics.
+>>> inputs = processor("♪ Hello, my dog is cute ♪")
+
+>>> audio_array = model.generate(**inputs)
+>>> audio_array = audio_array.cpu().numpy().squeeze()
+```
+
+このモデルは、笑う、ため息、泣くなどの**非言語コミュニケーション**を生成することもできます。
+
+
+```python
+>>> # Adding non-speech cues to the input text
+>>> inputs = processor("Hello uh ... [clears throat], my dog is cute [laughter]")
+
+>>> audio_array = model.generate(**inputs)
+>>> audio_array = audio_array.cpu().numpy().squeeze()
+```
+
+オーディオを保存するには、モデル設定と scipy ユーティリティからサンプル レートを取得するだけです。
+
+```python
+>>> from scipy.io.wavfile import write as write_wav
+
+>>> # save audio to disk, but first take the sample rate from the model config
+>>> sample_rate = model.generation_config.sample_rate
+>>> write_wav("bark_generation.wav", sample_rate, audio_array)
+```
+
+このモデルは、[Yoach Lacombe (ylacombe)](https://huggingface.co/ylacombe) および [Sanchit Gandhi (sanchit-gandhi)](https://github.com/sanchit-gandhi) によって提供されました。
+元のコードは [ここ](https://github.com/suno-ai/bark) にあります。
+
+## BarkConfig
+
+[[autodoc]] BarkConfig
+    - all
+
+## BarkProcessor
+
+[[autodoc]] BarkProcessor
+    - all
+    - __call__
+
+## BarkModel
+
+[[autodoc]] BarkModel
+    - generate
+    - enable_cpu_offload
+
+## BarkSemanticModel
+
+[[autodoc]] BarkSemanticModel
+    - forward
+
+## BarkCoarseModel
+
+[[autodoc]] BarkCoarseModel
+    - forward
+
+## BarkFineModel
+
+[[autodoc]] BarkFineModel
+    - forward
+
+## BarkCausalModel
+
+[[autodoc]] BarkCausalModel
+    - forward
+
+## BarkCoarseConfig
+
+[[autodoc]] BarkCoarseConfig
+    - all
+
+## BarkFineConfig
+
+[[autodoc]] BarkFineConfig
+    - all
+
+## BarkSemanticConfig
+
+[[autodoc]] BarkSemanticConfig
+    - all