Fixed duplicated line (paragraph #83) Documentation: @sgugger (#19436)

* Fixed duplicated line (paragraph #83) @omarespejel @sgugger

* Datasets map denomination fixed (paragraph 42)

docs/source/es/training.mdx

@@ -39,7 +39,7 @@ Comienza cargando el dataset de [Yelp Reviews](https://huggingface.co/datasets/y
  'text': 'My expectations for McDonalds are t rarely high. But for one to still fail so spectacularly...that takes something special!\\nThe cashier took my friends\'s order, then promptly ignored me. I had to force myself in front of a cashier who opened his register to wait on the person BEHIND me. I waited over five minutes for a gigantic order that included precisely one kid\'s meal. After watching two people who ordered after me be handed their food, I asked where mine was. The manager started yelling at the cashiers for \\"serving off their orders\\" when they didn\'t have their food. But neither cashier was anywhere near those controls, and the manager was the one serving food to customers and clearing the boards.\\nThe manager was rude when giving me my order. She didn\'t make sure that I had everything ON MY RECEIPT, and never even had the decency to apologize that I felt I was getting poor service.\\nI\'ve eaten at various McDonalds restaurants for over 30 years. I\'ve worked at more than one location. I expect bad days, bad moods, and the occasional mistake. But I have yet to have a decent experience at this store. It will remain a place I avoid unless someone in my party needs to avoid illness from low blood sugar. Perhaps I should go back to the racially biased service of Steak n Shake instead!'}
 ```
 
-Como ya sabes, necesitas un tokenizador para procesar el texto e incluir una estrategia para el padding y el truncamiento para manejar cualquier longitud de secuencia variable. Para procesar tu dataset en un solo paso, utiliza el método de 🤗 Datasets mappara aplicar una función de preprocesamiento sobre todo el dataset:
+Como ya sabes, necesitas un tokenizador para procesar el texto e incluir una estrategia para el padding y el truncamiento para manejar cualquier longitud de secuencia variable. Para procesar tu dataset en un solo paso, utiliza el método de 🤗 Datasets map para aplicar una función de preprocesamiento sobre todo el dataset:
 
 ```py
 >>> from transformers import AutoTokenizer
@@ -80,7 +80,7 @@ Comienza cargando tu modelo y especifica el número de labels previstas. A parti
 <Tip>
 
 Verás una advertencia acerca de que algunos de los pesos pre-entrenados no están siendo utilizados y que algunos pesos están siendo inicializados al azar. No te preocupes, esto es completamente normal.
-No te preocupes, esto es completamente normal. El head/cabezal pre-entrenado del modelo BERT se descarta y se sustituye por un head de clasificación inicializado aleatoriamente. Puedes aplicar fine-tuning a este nuevo head del modelo en tu tarea de clasificación de secuencias haciendo transfer learning del modelo pre-entrenado.
+El head/cabezal pre-entrenado del modelo BERT se descarta y se sustituye por un head de clasificación inicializado aleatoriamente. Puedes aplicar fine-tuning a este nuevo head del modelo en tu tarea de clasificación de secuencias haciendo transfer learning del modelo pre-entrenado.
 
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