[Doc] Spanish translation of pad_truncation.md (#27890)

* Add pad_truncation to es/_toctree.yml

* Add pad_truncation.md to es/

* Translated first two paragraph

* Translated paddig argument section

* Translated truncation argument section

* Translated final paragraphs

* Translated table

* Fixed typo in the table of en/pad_truncation.md

* Run make style | Fix a word

* Add Padding (relleno) y el Truncation (truncamiento) in the final paragraphs

* Fix relleno and truncamiento words

docs/source/en/pad_truncation.md

@@ -54,7 +54,7 @@ The following table summarizes the recommended way to setup padding and truncati
 |                                      |                                   | `tokenizer(batch_sentences, padding='longest')`                                        |
 |                                      | padding to max model input length | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length')`                                     |
 |                                      | padding to specific length        | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length', max_length=42)`                      |
-|                                      | padding to a multiple of a value  | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, pad_to_multiple_of=8)                        |
+|                                      | padding to a multiple of a value  | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, pad_to_multiple_of=8)`                        |
 | truncation to max model input length | no padding                        | `tokenizer(batch_sentences, truncation=True)` or                                       |
 |                                      |                                   | `tokenizer(batch_sentences, truncation=STRATEGY)`                                      |
 |                                      | padding to max sequence in batch  | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=True)` or                         |

docs/source/es/_toctree.yml

@@ -75,6 +75,8 @@
 - sections:
   - local: philosophy
     title: Filosofía
+  - local: pad_truncation
+    title: Relleno y truncamiento
   - local: bertology
     title: BERTología
   - local: perplexity

docs/source/es/pad_truncation.md

@@ -0,0 +1,69 @@
+<!--Copyright 2022 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
+rendered properly in your Markdown viewer.
+
+-->
+
+# Relleno y truncamiento
+
+Las entradas agrupadas por lotes (batched) suelen tener longitudes diferentes, por lo que no se pueden convertir en tensores de tamaño fijo. El relleno (también conocido como "Padding") y el truncamiento (conocido como "Truncation") son estrategias para abordar este problema y crear tensores rectangulares a partir de lotes de longitudes variables. El relleno agrega un **padding token** especial para garantizar que las secuencias más cortas tengan la misma longitud que la secuencia más larga en un lote o la longitud máxima aceptada por el modelo. El truncamiento funciona en la otra dirección al truncar secuencias largas.
+
+En la mayoría de los casos, es bastante eficaz rellenar el lote hasta la longitud de la secuencia más larga y truncar hasta la longitud máxima que un modelo puede aceptar. Sin embargo, la API admite más estrategias si las necesitas. Los tres argumentos que necesitas son: `padding`, `truncation` y `max_length`.
+
+El argumento `padding` controla el relleno. Puede ser un booleano o una cadena:
+
+  - `True` o `'longest'`: rellena hasta la longitud de la secuencia más larga en el lote (no se aplica relleno si solo proporcionas una única secuencia).
+  - `'max_length'`: rellena hasta una longitud especificada por el argumento `max_length` o la longitud máxima aceptada
+    por el modelo si no se proporciona `max_length` (`max_length=None`). El relleno se aplicará incluso si solo proporcionas una única secuencia.
+  - `False` o `'do_not_pad'`: no se aplica relleno. Este es el comportamiento predeterminado.
+
+El argumento `truncation` controla el truncamiento. Puede ser un booleano o una cadena:
+
+  - `True` o `'longest_first'`: trunca hasta una longitud máxima especificada por el argumento `max_length` o
+    la longitud máxima aceptada por el modelo si no se proporciona `max_length` (`max_length=None`). Esto
+    truncará token por token, eliminando un token de la secuencia más larga en el par hasta alcanzar la longitud adecuada.
+  - `'only_second'`: trunca hasta una longitud máxima especificada por el argumento `max_length` o la longitud máxima
+    aceptada por el modelo si no se proporciona `max_length` (`max_length=None`). Esto solo truncará
+    la segunda oración de un par si se proporciona un par de secuencias (o un lote de pares de secuencias).
+  - `'only_first'`: trunca hasta una longitud máxima especificada por el argumento `max_length` o la longitud máxima
+    aceptada por el modelo si no se proporciona `max_length` (`max_length=None`). Esto solo truncará
+    la primera oración de un par si se proporciona un par de secuencias (o un lote de pares de secuencias).
+  - `False` o `'do_not_truncate'`: no se aplica truncamiento. Este es el comportamiento predeterminado.
+
+El argumento `max_length` controla la longitud del relleno y del truncamiento. Puede ser un número entero o `None`, en cuyo caso se establecerá automáticamente en la longitud máxima que el modelo puede aceptar. Si el modelo no tiene una longitud máxima de entrada específica, se desactiva el truncamiento o el relleno hasta `max_length`.
+
+La siguiente tabla resume la forma recomendada de configurar el relleno y el truncamiento. Si usas pares de secuencias de entrada en alguno de los siguientes ejemplos, puedes reemplazar `truncation=True` por una `ESTRATEGIA` seleccionada en
+`['only_first', 'only_second', 'longest_first']`, es decir, `truncation='only_second'` o `truncation='longest_first'` para controlar cómo se truncan ambas secuencias en el par, como se detalló anteriormente.
+
+| Truncation                           | Padding                             | Instrucción                                                                                 |
+|-----------------------------------------|--------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------------------|
+| sin truncamiento                       | sin relleno                          | `tokenizer(batch_sentences)`                                                           |
+|                                         | relleno hasta la longitud máxima del lote | `tokenizer(batch_sentences, padding=True)` o                                          |
+|                                         |                                      | `tokenizer(batch_sentences, padding='longest')`                                        |
+|                                         | relleno hasta la longitud máxima del modelo | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length')`                                     |
+|                                         | relleno hasta una longitud específica | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length', max_length=42)`                      |
+|                                         | relleno hasta un múltiplo de un valor | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, pad_to_multiple_of=8)`                        |
+| truncamiento hasta la longitud máxima del modelo | sin relleno                          | `tokenizer(batch_sentences, truncation=True)` o                                       |
+|                                         |                                      | `tokenizer(batch_sentences, truncation=ESTRATEGIA)`                                      |
+|                                         | relleno hasta la longitud máxima del lote | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=True)` o                         |
+|                                         |                                      | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=ESTRATEGIA)`                        |
+|                                         | relleno hasta la longitud máxima del modelo | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length', truncation=True)` o                 |
+|                                         |                                      | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length', truncation=ESTRATEGIA)`                |
+|                                         | relleno hasta una longitud específica | No es posible                                                                                |
+| truncamiento hasta una longitud específica | sin relleno                          | `tokenizer(batch_sentences, truncation=True, max_length=42)` o                        |
+|                                         |                                      | `tokenizer(batch_sentences, truncation=ESTRATEGIA, max_length=42)`                       |
+|                                         | relleno hasta la longitud máxima del lote | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=True, max_length=42)` o          |
+|                                         |                                      | `tokenizer(batch_sentences, padding=True, truncation=ESTRATEGIA, max_length=42)`         |
+|                                         | relleno hasta la longitud máxima del modelo | No es posible                                                                                |
+|                                         | relleno hasta una longitud específica | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length', truncation=True, max_length=42)` o  |
+|                                         |                                      | `tokenizer(batch_sentences, padding='max_length', truncation=ESTRATEGIA, max_length=42)` |