Update all references to canonical models (#29001)

* Script & Manual edition

* Update

docs/source/es/autoclass_tutorial.md

@@ -20,7 +20,7 @@ Con tantas arquitecturas diferentes de Transformer puede ser retador crear una p
 
 <Tip>
 
-Recuerda, la arquitectura se refiere al esqueleto del modelo y los checkpoints son los pesos para una arquitectura dada. Por ejemplo, [BERT](https://huggingface.co/bert-base-uncased) es una arquitectura, mientras que `bert-base-uncased` es un checkpoint. Modelo es un término general que puede significar una arquitectura o un checkpoint.
+Recuerda, la arquitectura se refiere al esqueleto del modelo y los checkpoints son los pesos para una arquitectura dada. Por ejemplo, [BERT](https://huggingface.co/google-bert/bert-base-uncased) es una arquitectura, mientras que `google-bert/bert-base-uncased` es un checkpoint. Modelo es un término general que puede significar una arquitectura o un checkpoint.
 
 </Tip>
 
@@ -40,7 +40,7 @@ Carga un tokenizador con [`AutoTokenizer.from_pretrained`]:
 ```py
 >>> from transformers import AutoTokenizer
 
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
 ```
 
 Luego tokeniza tu input como lo mostrado a continuación:
@@ -88,7 +88,7 @@ Finalmente, las clases `AutoModelFor` te permiten cargar un modelo preentrenado
 ```py
 >>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification
 
->>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Reutiliza fácilmente el mismo checkpoint para cargar una aquitectura para alguna tarea diferente:
@@ -96,7 +96,7 @@ Reutiliza fácilmente el mismo checkpoint para cargar una aquitectura para algun
 ```py
 >>> from transformers import AutoModelForTokenClassification
 
->>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Generalmente recomendamos utilizar las clases `AutoTokenizer` y `AutoModelFor` para cargar instancias pre-entrenadas de modelos. Ésto asegurará que cargues la arquitectura correcta en cada ocasión. En el siguiente [tutorial](preprocessing), aprende a usar tu tokenizador recién cargado, el extractor de características y el procesador para preprocesar un dataset para fine-tuning.
@@ -107,7 +107,7 @@ Finalmente, la clase `TFAutoModelFor` te permite cargar tu modelo pre-entrenado
 ```py
 >>> from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification
 
->>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Reutiliza fácilmente el mismo checkpoint para cargar una aquitectura para alguna tarea diferente:
@@ -115,7 +115,7 @@ Reutiliza fácilmente el mismo checkpoint para cargar una aquitectura para algun
 ```py
 >>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification
 
->>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Generalmente recomendamos utilizar las clases `AutoTokenizer` y `TFAutoModelFor` para cargar instancias de modelos pre-entrenados. Ésto asegurará que cargues la arquitectura correcta cada vez. En el siguiente [tutorial](preprocessing), aprende a usar tu tokenizador recién cargado, el extractor de características y el procesador para preprocesar un dataset para fine-tuning.

docs/source/es/community.md

@@ -43,8 +43,8 @@ Esta página agrupa los recursos de 🤗 Transformers desarrollados por la comun
 |[Ajustar a Roberta para el análisis de sentimientos](https://github.com/DhavalTaunk08/NLP_scripts/blob/master/sentiment_analysis_using_roberta.ipynb) | Cómo ajustar un modelo de Roberta para el análisis de sentimientos | [Dhaval Taunk](https://github.com/DhavalTaunk08) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/DhavalTaunk08/NLP_scripts/blob/master/sentiment_analysis_using_roberta.ipynb)|
 |[Evaluación de modelos de generación de preguntas](https://github.com/flexudy-pipe/qugeev) | ¿Qué tan precisas son las respuestas a las preguntas generadas por tu modelo de transformador seq2seq? | [Pascal Zoleko](https://github.com/zolekode) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/drive/1bpsSqCQU-iw_5nNoRm_crPq6FRuJthq_?usp=sharing)|
 |[Clasificar texto con DistilBERT y Tensorflow](https://github.com/peterbayerle/huggingface_notebook/blob/main/distilbert_tf.ipynb) | Cómo ajustar DistilBERT para la clasificación de texto en TensorFlow | [Peter Bayerle](https://github.com/peterbayerle) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/peterbayerle/huggingface_notebook/blob/main/distilbert_tf.ipynb)|
-|[Aprovechar BERT para el resumen de codificador y decodificador en CNN/Dailymail](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/BERT2BERT_for_CNN_Dailymail.ipynb) | Cómo iniciar en caliente un *EncoderDecoderModel* con un punto de control *bert-base-uncased* para resumir en CNN/Dailymail | [Patrick von Platen](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/BERT2BERT_for_CNN_Dailymail.ipynb)|
-|[Aprovechar RoBERTa para el resumen de codificador-decodificador en BBC XSum](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/RoBERTaShared_for_BBC_XSum.ipynb) | Cómo iniciar en caliente un *EncoderDecoderModel* compartido con un punto de control *roberta-base* para resumir en BBC/XSum | [Patrick von Platen](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/RoBERTaShared_for_BBC_XSum.ipynb)|
+|[Aprovechar BERT para el resumen de codificador y decodificador en CNN/Dailymail](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/BERT2BERT_for_CNN_Dailymail.ipynb) | Cómo iniciar en caliente un *EncoderDecoderModel* con un punto de control *google-bert/bert-base-uncased* para resumir en CNN/Dailymail | [Patrick von Platen](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/BERT2BERT_for_CNN_Dailymail.ipynb)|
+|[Aprovechar RoBERTa para el resumen de codificador-decodificador en BBC XSum](https://github.com/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/RoBERTaShared_for_BBC_XSum.ipynb) | Cómo iniciar en caliente un *EncoderDecoderModel* compartido con un punto de control *FacebookAI/roberta-base* para resumir en BBC/XSum | [Patrick von Platen](https://github.com/patrickvonplaten) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/patrickvonplaten/notebooks/blob/master/RoBERTaShared_for_BBC_XSum.ipynb)|
 |[Ajustar TAPAS en Sequential Question Answering (SQA)](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/TAPAS/Fine_tuning_TapasForQuestionAnswering_on_SQA.ipynb) | Cómo ajustar *TapasForQuestionAnswering* con un punto de control *tapas-base* en el conjunto de datos del Sequential Question Answering (SQA) | [Niels Rogge](https://github.com/nielsrogge) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/TAPAS/Fine_tuning_TapasForQuestionAnswering_on_SQA.ipynb)|
 |[Evaluar TAPAS en Table Fact Checking (TabFact)](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/TAPAS/Evaluating_TAPAS_on_the_Tabfact_test_set.ipynb) | Cómo evaluar un *TapasForSequenceClassification* ajustado con un punto de control *tapas-base-finetuned-tabfact* usando una combinación de 🤗 conjuntos de datos y 🤗 bibliotecas de transformadores | [Niels Rogge](https://github.com/nielsrogge) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/NielsRogge/Transformers-Tutorials/blob/master/TAPAS/Evaluating_TAPAS_on_the_Tabfact_test_set.ipynb)|
 |[Ajustar de mBART para traducción](https://colab.research.google.com/github/vasudevgupta7/huggingface-tutorials/blob/main/translation_training.ipynb) | Cómo ajustar mBART utilizando Seq2SeqTrainer para la traducción del hindi al inglés | [Vasudev Gupta](https://github.com/vasudevgupta7) | [![Open In Colab](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/vasudevgupta7/huggingface-tutorials/blob/main/translation_training.ipynb)|

docs/source/es/converting_tensorflow_models.md

@@ -87,9 +87,9 @@ transformers-cli convert --model_type gpt \
 Aquí hay un ejemplo del proceso para convertir un modelo OpenAI GPT-2 pre-entrenado (más información [aquí](https://github.com/openai/gpt-2)):
 
 ```bash
-export OPENAI_GPT2_CHECKPOINT_PATH=/path/to/gpt2/pretrained/weights
+export OPENAI_GPT2_CHECKPOINT_PATH=/path/to/openai-community/gpt2/pretrained/weights
 
-transformers-cli convert --model_type gpt2 \
+transformers-cli convert --model_type openai-community/gpt2 \
   --tf_checkpoint $OPENAI_GPT2_CHECKPOINT_PATH \
   --pytorch_dump_output $PYTORCH_DUMP_OUTPUT \
   [--config OPENAI_GPT2_CONFIG] \

docs/source/es/create_a_model.md

@@ -86,7 +86,7 @@ DistilBertConfig {
 Los atributos de los modelos preentrenados pueden ser modificados con la función [`~PretrainedConfig.from_pretrained`]:
 
 ```py
->>> my_config = DistilBertConfig.from_pretrained("distilbert-base-uncased", activation="relu", attention_dropout=0.4)
+>>> my_config = DistilBertConfig.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased", activation="relu", attention_dropout=0.4)
 ```
 
 Cuando estés satisfecho con la configuración de tu modelo, puedes guardarlo con la función [`~PretrainedConfig.save_pretrained`]. Tu configuración se guardará en un archivo JSON dentro del directorio que le especifiques como parámetro.
@@ -128,13 +128,13 @@ Esto crea un modelo con valores aleatorios, en lugar de crearlo con los pesos de
 Puedes crear un modelo preentrenado con [`~PreTrainedModel.from_pretrained`]:
 
 ```py
->>> model = DistilBertModel.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> model = DistilBertModel.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Cuando cargues tus pesos del preentrenamiento, el modelo por defecto se carga automáticamente si nos lo proporciona 🤗 Transformers. Sin embargo, siempre puedes reemplazar (todos o algunos de) los atributos del modelo por defecto por los tuyos:
 
 ```py
->>> model = DistilBertModel.from_pretrained("distilbert-base-uncased", config=my_config)
+>>> model = DistilBertModel.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased", config=my_config)
 ```
 </pt>
 <tf>
@@ -153,13 +153,13 @@ Esto crea un modelo con valores aleatorios, en lugar de crearlo con los pesos de
 Puedes crear un modelo preentrenado con [`~TFPreTrainedModel.from_pretrained`]:
 
 ```py
->>> tf_model = TFDistilBertModel.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> tf_model = TFDistilBertModel.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Cuando cargues tus pesos del preentrenamiento, el modelo por defecto se carga automáticamente si este nos lo proporciona 🤗 Transformers. Sin embargo, siempre puedes reemplazar (todos o algunos de) los atributos del modelo por defecto por los tuyos:
 
 ```py
->>> tf_model = TFDistilBertModel.from_pretrained("distilbert-base-uncased", config=my_config)
+>>> tf_model = TFDistilBertModel.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased", config=my_config)
 ```
 </tf>
 </frameworkcontent>
@@ -177,7 +177,7 @@ Por ejemplo,  [`DistilBertForSequenceClassification`] es un modelo DistilBERT ba
 ```py
 >>> from transformers import DistilBertForSequenceClassification
 
->>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> model = DistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Puedes reutilizar este punto de guardado o *checkpoint* para otra tarea fácilmente cambiando a una cabeza de un modelo diferente. Para una tarea de respuesta a preguntas, puedes usar la cabeza del modelo [`DistilBertForQuestionAnswering`]. La cabeza de respuesta a preguntas es similar a la de clasificación de secuencias, excepto porque consta de una capa lineal delante de la salida de los *hidden states*. 
@@ -186,7 +186,7 @@ Puedes reutilizar este punto de guardado o *checkpoint* para otra tarea fácilme
 ```py
 >>> from transformers import DistilBertForQuestionAnswering
 
->>> model = DistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> model = DistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 </pt>
 <tf>
@@ -196,7 +196,7 @@ Por ejemplo,  [`TFDistilBertForSequenceClassification`] es un modelo DistilBERT
 ```py
 >>> from transformers import TFDistilBertForSequenceClassification
 
->>> tf_model = TFDistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> tf_model = TFDistilBertForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Puedes reutilizar este punto de guardado o *checkpoint* para otra tarea fácilmente cambiando a una cabeza de un modelo diferente. Para una tarea de respuesta a preguntas, puedes usar la cabeza del modelo [`TFDistilBertForQuestionAnswering`]. La cabeza de respuesta a preguntas es similar a la de clasificación de secuencias, excepto porque consta de una capa lineal delante de la salida de los *hidden states*. 
@@ -205,7 +205,7 @@ Puedes reutilizar este punto de guardado o *checkpoint* para otra tarea fácilme
 ```py
 >>> from transformers import TFDistilBertForQuestionAnswering
 
->>> tf_model = TFDistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> tf_model = TFDistilBertForQuestionAnswering.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 </tf>
 </frameworkcontent>
@@ -239,7 +239,7 @@ Es importante recordar que los vocabularios que provienen de un *tokenizer* pers
 ```py
 >>> from transformers import DistilBertTokenizer
 
->>> slow_tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> slow_tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Crea un *tokenizer* rápido con la clase [`DistilBertTokenizerFast`]:
@@ -248,7 +248,7 @@ Crea un *tokenizer* rápido con la clase [`DistilBertTokenizerFast`]:
 ```py
 >>> from transformers import DistilBertTokenizerFast
 
->>> fast_tokenizer = DistilBertTokenizerFast.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> fast_tokenizer = DistilBertTokenizerFast.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 <Tip>

docs/source/es/glossary.md

@@ -33,7 +33,7 @@ Por ejemplo, considera estas dos secuencias:
 ```python
 >>> from transformers import BertTokenizer
 
->>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
+>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
 
 >>> sequence_a = "This is a short sequence."
 >>> sequence_b = "This is a rather long sequence. It is at least longer than the sequence A."
@@ -145,7 +145,7 @@ El proceso de seleccionar y transformar datos crudos en un conjunto de caracter
 
 ### feed forward chunking
 
-En cada bloque de atención residual en los transformadores, la capa de autoatención suele ir seguida de 2 capas de avance. El tamaño de embedding intermedio de las capas de avance suele ser mayor que el tamaño oculto del modelo (por ejemplo, para `bert-base-uncased`).
+En cada bloque de atención residual en los transformadores, la capa de autoatención suele ir seguida de 2 capas de avance. El tamaño de embedding intermedio de las capas de avance suele ser mayor que el tamaño oculto del modelo (por ejemplo, para `google-bert/bert-base-uncased`).
 
 Para una entrada de tamaño `[batch_size, sequence_length]`, la memoria requerida para almacenar los embeddings intermedios de avance `[batch_size, sequence_length, config.intermediate_size]` puede representar una gran fracción del uso de memoria. Los autores de [Reformer: The Efficient Transformer](https://arxiv.org/abs/2001.04451) observaron que, dado que el cálculo es independiente de la dimensión `sequence_length`, es matemáticamente equivalente calcular los embeddings de salida de ambas capas de avance  `[batch_size, config.hidden_size]_0, ..., [batch_size, config.hidden_size]_n` individualmente y concatenarlos después a `[batch_size, sequence_length, config.hidden_size]` con `n = sequence_length`, lo que intercambia el aumento del tiempo de cálculo por una reducción en el uso de memoria, pero produce un resultado matemáticamente **equivalente**.
 
@@ -188,7 +188,7 @@ Cada tokenizador funciona de manera diferente, pero el mecanismo subyacente sigu
 ```python
 >>> from transformers import BertTokenizer
 
->>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
+>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
 
 >>> sequence = "A Titan RTX has 24GB of VRAM"
 ```
@@ -415,7 +415,7 @@ Podemos utilizar nuestro tokenizador para generar automáticamente una oración
 ```python
 >>> from transformers import BertTokenizer
 
->>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
+>>> tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
 >>> sequence_a = "HuggingFace is based in NYC"
 >>> sequence_b = "Where is HuggingFace based?"
 

docs/source/es/installation.md

@@ -165,14 +165,14 @@ Puedes añadir [🤗 Datasets](https://huggingface.co/docs/datasets/) al flujo d
 Por ejemplo, normalmente ejecutarías un programa en una red normal con firewall para instancias externas con el siguiente comando:
 
 ```bash
-python examples/pytorch/translation/run_translation.py --model_name_or_path t5-small --dataset_name wmt16 --dataset_config ro-en ...
+python examples/pytorch/translation/run_translation.py --model_name_or_path google-t5/t5-small --dataset_name wmt16 --dataset_config ro-en ...
 ```
 
 Ejecuta este mismo programa en una instancia offline con el siguiente comando:
 
 ```bash
 HF_DATASETS_OFFLINE=1 TRANSFORMERS_OFFLINE=1 \
-python examples/pytorch/translation/run_translation.py --model_name_or_path t5-small --dataset_name wmt16 --dataset_config ro-en ...
+python examples/pytorch/translation/run_translation.py --model_name_or_path google-t5/t5-small --dataset_name wmt16 --dataset_config ro-en ...
 ```
 
 El script ahora debería ejecutarse sin bloquearse ni esperar a que se agote el tiempo de espera porque sabe que solo debe buscar archivos locales.

docs/source/es/model_sharing.md

@@ -220,4 +220,4 @@ Para asegurarnos que los usuarios entiendan las capacidades de tu modelo, sus li
 * Elaborando y subiendo manualmente el archivo`README.md`.
 * Dando click en el botón **Edit model card** dentro del repositorio.
 
-Toma un momento para ver la [tarjeta de modelo](https://huggingface.co/distilbert-base-uncased) de DistilBert para que tengas un buen ejemplo del tipo de información que debería incluir. Consulta [la documentación](https://huggingface.co/docs/hub/models-cards) para más detalles acerca de otras opciones que puedes controlar dentro del archivo `README.md` como la huella de carbono del modelo o ejemplos de widgets. Consulta la documentación [aquí](https://huggingface.co/docs/hub/models-cards).
+Toma un momento para ver la [tarjeta de modelo](https://huggingface.co/distilbert/distilbert-base-uncased) de DistilBert para que tengas un buen ejemplo del tipo de información que debería incluir. Consulta [la documentación](https://huggingface.co/docs/hub/models-cards) para más detalles acerca de otras opciones que puedes controlar dentro del archivo `README.md` como la huella de carbono del modelo o ejemplos de widgets. Consulta la documentación [aquí](https://huggingface.co/docs/hub/models-cards).

docs/source/es/multilingual.md

@@ -18,7 +18,7 @@ rendered properly in your Markdown viewer.
 
 [[open-in-colab]]
 
-Existen varios modelos multilingües en 🤗 Transformers y su uso para inferencia difiere de los modelos monolingües. Sin embargo, no *todos* los usos de los modelos multilingües son diferentes. Algunos modelos, como [bert-base-multilingual-uncased](https://huggingface.co/bert-base-multilingual-uncased), pueden utilizarse igual que un modelo monolingüe. Esta guía te enseñará cómo utilizar modelos multilingües cuyo uso difiere en la inferencia.
+Existen varios modelos multilingües en 🤗 Transformers y su uso para inferencia difiere de los modelos monolingües. Sin embargo, no *todos* los usos de los modelos multilingües son diferentes. Algunos modelos, como [google-bert/bert-base-multilingual-uncased](https://huggingface.co/google-bert/bert-base-multilingual-uncased), pueden utilizarse igual que un modelo monolingüe. Esta guía te enseñará cómo utilizar modelos multilingües cuyo uso difiere en la inferencia.
 
 ## XLM
 
@@ -28,24 +28,24 @@ XLM tiene diez checkpoints diferentes de los cuales solo uno es monolingüe. Los
 
 Los siguientes modelos XLM usan language embeddings para especificar el lenguaje utilizado en la inferencia:
 
-- `xlm-mlm-ende-1024` (Masked language modeling, English-German)
-- `xlm-mlm-enfr-1024` (Masked language modeling, English-French)
-- `xlm-mlm-enro-1024` (Masked language modeling, English-Romanian)
-- `xlm-mlm-xnli15-1024` (Masked language modeling, XNLI languages)
-- `xlm-mlm-tlm-xnli15-1024` (Masked language modeling + translation, XNLI languages)
-- `xlm-clm-enfr-1024` (Causal language modeling, English-French)
-- `xlm-clm-ende-1024` (Causal language modeling, English-German)
+- `FacebookAI/xlm-mlm-ende-1024` (Masked language modeling, English-German)
+- `FacebookAI/xlm-mlm-enfr-1024` (Masked language modeling, English-French)
+- `FacebookAI/xlm-mlm-enro-1024` (Masked language modeling, English-Romanian)
+- `FacebookAI/xlm-mlm-xnli15-1024` (Masked language modeling, XNLI languages)
+- `FacebookAI/xlm-mlm-tlm-xnli15-1024` (Masked language modeling + translation, XNLI languages)
+- `FacebookAI/xlm-clm-enfr-1024` (Causal language modeling, English-French)
+- `FacebookAI/xlm-clm-ende-1024` (Causal language modeling, English-German)
 
 Los language embeddings son representados como un tensor de la mismas dimensiones que los `input_ids` pasados al modelo. Los valores de estos tensores dependen del idioma utilizado y se identifican mediante los atributos `lang2id` y `id2lang` del tokenizador.
 
-En este ejemplo, carga el checkpoint `xlm-clm-enfr-1024` (Causal language modeling, English-French):
+En este ejemplo, carga el checkpoint `FacebookAI/xlm-clm-enfr-1024` (Causal language modeling, English-French):
 
 ```py
 >>> import torch
 >>> from transformers import XLMTokenizer, XLMWithLMHeadModel
 
->>> tokenizer = XLMTokenizer.from_pretrained("xlm-clm-enfr-1024")
->>> model = XLMWithLMHeadModel.from_pretrained("xlm-clm-enfr-1024")
+>>> tokenizer = XLMTokenizer.from_pretrained("FacebookAI/xlm-clm-enfr-1024")
+>>> model = XLMWithLMHeadModel.from_pretrained("FacebookAI/xlm-clm-enfr-1024")
 ```
 
 El atributo `lang2id` del tokenizador muestra los idiomas de este modelo y sus ids:
@@ -83,8 +83,8 @@ El script [run_generation.py](https://github.com/huggingface/transformers/tree/m
 
 Los siguientes modelos XLM no requieren language embeddings durante la inferencia:
 
-- `xlm-mlm-17-1280` (modelado de lenguaje enmascarado, 17 idiomas)
-- `xlm-mlm-100-1280` (modelado de lenguaje enmascarado, 100 idiomas)
+- `FacebookAI/xlm-mlm-17-1280` (modelado de lenguaje enmascarado, 17 idiomas)
+- `FacebookAI/xlm-mlm-100-1280` (modelado de lenguaje enmascarado, 100 idiomas)
 
 Estos modelos se utilizan para representaciones genéricas de frases a diferencia de los anteriores checkpoints XLM.
 
@@ -92,8 +92,8 @@ Estos modelos se utilizan para representaciones genéricas de frases a diferenci
 
 Los siguientes modelos de BERT pueden utilizarse para tareas multilingües:
 
-- `bert-base-multilingual-uncased` (modelado de lenguaje enmascarado + predicción de la siguiente oración, 102 idiomas)
-- `bert-base-multilingual-cased` (modelado de lenguaje enmascarado + predicción de la siguiente oración, 104 idiomas)
+- `google-bert/bert-base-multilingual-uncased` (modelado de lenguaje enmascarado + predicción de la siguiente oración, 102 idiomas)
+- `google-bert/bert-base-multilingual-cased` (modelado de lenguaje enmascarado + predicción de la siguiente oración, 104 idiomas)
 
 Estos modelos no requieren language embeddings durante la inferencia. Deben identificar la lengua a partir del
 contexto e inferir en consecuencia.
@@ -102,8 +102,8 @@ contexto e inferir en consecuencia.
 
 Los siguientes modelos de XLM-RoBERTa pueden utilizarse para tareas multilingües:
 
-- `xlm-roberta-base` (modelado de lenguaje enmascarado, 100 idiomas)
-- `xlm-roberta-large` (Modelado de lenguaje enmascarado, 100 idiomas)
+- `FacebookAI/xlm-roberta-base` (modelado de lenguaje enmascarado, 100 idiomas)
+- `FacebookAI/xlm-roberta-large` (Modelado de lenguaje enmascarado, 100 idiomas)
 
 XLM-RoBERTa se entrenó con 2,5 TB de datos CommonCrawl recién creados y depurados en 100 idiomas. Proporciona fuertes ventajas sobre los modelos multilingües publicados anteriormente como mBERT o XLM en tareas posteriores como la clasificación, el etiquetado de secuencias y la respuesta a preguntas.
 

docs/source/es/perplexity.md

@@ -57,7 +57,7 @@ Demostremos este proceso con GPT-2.
 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2TokenizerFast
 
 device = "cuda"
-model_id = "gpt2-large"
+model_id = "openai-community/gpt2-large"
 model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_id).to(device)
 tokenizer = GPT2TokenizerFast.from_pretrained(model_id)
 ```

docs/source/es/pipeline_tutorial.md

@@ -74,8 +74,8 @@ El [`pipeline`] acepta cualquier modelo del [Model Hub](https://huggingface.co/m
 ```py
 >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
 
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilgpt2")
->>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilgpt2")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilgpt2")
+>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilbert/distilgpt2")
 ```
 
 Crea un [`pipeline`] para tu tarea y específica el modelo y el tokenizador que cargaste:

docs/source/es/preprocessing.md

@@ -45,7 +45,7 @@ Carga un tokenizador pre-entrenado con [`AutoTokenizer.from_pretrained`]:
 ```py
 >>> from transformers import AutoTokenizer
 
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
 ```
 
 A continuación, pasa tu frase al tokenizador:

docs/source/es/run_scripts.md

@@ -87,11 +87,11 @@ pip install -r requirements.txt
 
 <frameworkcontent>
 <pt>
-El script de ejemplo descarga y preprocesa un conjunto de datos de la biblioteca 🤗 [Datasets](https://huggingface.co/docs/datasets/). Luego, el script ajusta un conjunto de datos con [Trainer](https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/trainer) en una arquitectura que soporta la tarea de resumen. El siguiente ejemplo muestra cómo ajustar un [T5-small](https://huggingface.co/t5-small) en el conjunto de datos [CNN/DailyMail](https://huggingface.co/datasets/cnn_dailymail). El modelo T5 requiere un argumento adicional `source_prefix` debido a cómo fue entrenado. Este aviso le permite a T5 saber que se trata de una tarea de resumir.
+El script de ejemplo descarga y preprocesa un conjunto de datos de la biblioteca 🤗 [Datasets](https://huggingface.co/docs/datasets/). Luego, el script ajusta un conjunto de datos con [Trainer](https://huggingface.co/docs/transformers/main_classes/trainer) en una arquitectura que soporta la tarea de resumen. El siguiente ejemplo muestra cómo ajustar un [T5-small](https://huggingface.co/google-t5/t5-small) en el conjunto de datos [CNN/DailyMail](https://huggingface.co/datasets/cnn_dailymail). El modelo T5 requiere un argumento adicional `source_prefix` debido a cómo fue entrenado. Este aviso le permite a T5 saber que se trata de una tarea de resumir.
 
 ```bash
 python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \
-    --model_name_or_path t5-small \
+    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
     --do_train \
     --do_eval \
     --dataset_name cnn_dailymail \
@@ -105,11 +105,11 @@ python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \
 ```
 </pt>
 <tf>
-El script de ejemplo descarga y preprocesa un conjunto de datos de la biblioteca 🤗 [Datasets](https://huggingface.co/docs/datasets/). Luego, el script ajusta un conjunto de datos utilizando Keras en una arquitectura que soporta la tarea de resumir. El siguiente ejemplo muestra cómo ajustar un [T5-small](https://huggingface.co/t5-small) en el conjunto de datos [CNN/DailyMail](https://huggingface.co/datasets/cnn_dailymail). El modelo T5 requiere un argumento adicional `source_prefix` debido a cómo fue entrenado. Este aviso le permite a T5 saber que se trata de una tarea de resumir.
+El script de ejemplo descarga y preprocesa un conjunto de datos de la biblioteca 🤗 [Datasets](https://huggingface.co/docs/datasets/). Luego, el script ajusta un conjunto de datos utilizando Keras en una arquitectura que soporta la tarea de resumir. El siguiente ejemplo muestra cómo ajustar un [T5-small](https://huggingface.co/google-t5/t5-small) en el conjunto de datos [CNN/DailyMail](https://huggingface.co/datasets/cnn_dailymail). El modelo T5 requiere un argumento adicional `source_prefix` debido a cómo fue entrenado. Este aviso le permite a T5 saber que se trata de una tarea de resumir.
 
 ```bash
 python examples/tensorflow/summarization/run_summarization.py  \
-    --model_name_or_path t5-small \
+    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
     --dataset_name cnn_dailymail \
     --dataset_config "3.0.0" \
     --output_dir /tmp/tst-summarization  \
@@ -133,7 +133,7 @@ python examples/tensorflow/summarization/run_summarization.py  \
 torchrun \
     --nproc_per_node 8 pytorch/summarization/run_summarization.py \
     --fp16 \
-    --model_name_or_path t5-small \
+    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
     --do_train \
     --do_eval \
     --dataset_name cnn_dailymail \
@@ -157,7 +157,7 @@ Las Unidades de Procesamiento de Tensor (TPUs) están diseñadas específicament
 ```bash
 python xla_spawn.py --num_cores 8 \
     summarization/run_summarization.py \
-    --model_name_or_path t5-small \
+    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
     --do_train \
     --do_eval \
     --dataset_name cnn_dailymail \
@@ -176,7 +176,7 @@ Las Unidades de Procesamiento de Tensor (TPUs) están diseñadas específicament
 ```bash
 python run_summarization.py  \
     --tpu name_of_tpu_resource \
-    --model_name_or_path t5-small \
+    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
     --dataset_name cnn_dailymail \
     --dataset_config "3.0.0" \
     --output_dir /tmp/tst-summarization  \
@@ -214,7 +214,7 @@ Todo listo para iniciar el entrenamiento:
 
 ```bash
 accelerate launch run_summarization_no_trainer.py \
-    --model_name_or_path t5-small \
+    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
     --dataset_name cnn_dailymail \
     --dataset_config "3.0.0" \
     --source_prefix "summarize: " \
@@ -233,7 +233,7 @@ Un script para resumir que utiliza un conjunto de datos personalizado se vera as
 
 ```bash
 python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \
-    --model_name_or_path t5-small \
+    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
     --do_train \
     --do_eval \
     --train_file path_to_csv_or_jsonlines_file \
@@ -258,7 +258,7 @@ A veces, es una buena idea ejecutar tu secuencia de comandos en una cantidad men
 
 ```bash
 python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py \
-    --model_name_or_path t5-small \
+    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
     --max_train_samples 50 \
     --max_eval_samples 50 \
     --max_predict_samples 50 \
@@ -288,7 +288,7 @@ El primer método utiliza el argumento `output_dir previous_output_dir` para rea
 
 ```bash
 python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
-    --model_name_or_path t5-small \
+    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
     --do_train \
     --do_eval \
     --dataset_name cnn_dailymail \
@@ -305,7 +305,7 @@ El segundo método utiliza el argumento `resume_from_checkpoint path_to_specific
 
 ```bash
 python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
-    --model_name_or_path t5-small \
+    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
     --do_train \
     --do_eval \
     --dataset_name cnn_dailymail \
@@ -335,7 +335,7 @@ El siguiente ejemplo muestra cómo cargar un modelo con un nombre de repositorio
 
 ```bash
 python examples/pytorch/summarization/run_summarization.py
-    --model_name_or_path t5-small \
+    --model_name_or_path google-t5/t5-small \
     --do_train \
     --do_eval \
     --dataset_name cnn_dailymail \

docs/source/es/serialization.md

@@ -137,7 +137,7 @@ optional arguments:
 Exportar un checkpoint usando una configuración a la medida se puede hacer de la siguiente manera:
 
 ```bash
-python -m transformers.onnx --model=distilbert-base-uncased onnx/
+python -m transformers.onnx --model=distilbert/distilbert-base-uncased onnx/
 ```
 
 que debería mostrar los siguientes registros:
@@ -152,7 +152,7 @@ All good, model saved at: onnx/model.onnx
 ```
 
 Esto exporta un grafo ONNX del checkpoint definido por el argumento `--model`. 
-En este ejemplo, es un modelo `distilbert-base-uncased`, pero puede ser cualquier
+En este ejemplo, es un modelo `distilbert/distilbert-base-uncased`, pero puede ser cualquier
 checkpoint en Hugging Face Hub o que esté almacenado localmente.
 
 El archivo `model.onnx` resultante se puede ejecutar en uno de los 
@@ -164,7 +164,7 @@ modelo con [ONNX Runtime](https://onnxruntime.ai/) de la siguiente manera:
 >>> from transformers import AutoTokenizer
 >>> from onnxruntime import InferenceSession
 
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 >>> session = InferenceSession("onnx/model.onnx")
 >>> # ONNX Runtime expects NumPy arrays as input
 >>> inputs = tokenizer("Using DistilBERT with ONNX Runtime!", return_tensors="np")
@@ -201,8 +201,8 @@ y guardar un checkpoint de la siguiente manera:
 >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
 
 >>> # Load tokenizer and PyTorch weights form the Hub
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
->>> pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
+>>> pt_model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 >>> # Save to disk
 >>> tokenizer.save_pretrained("local-pt-checkpoint")
 >>> pt_model.save_pretrained("local-pt-checkpoint")
@@ -220,8 +220,8 @@ python -m transformers.onnx --model=local-pt-checkpoint onnx/
 >>> from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification
 
 >>> # Load tokenizer and TensorFlow weights from the Hub
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
->>> tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
+>>> tf_model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 >>> # Save to disk
 >>> tokenizer.save_pretrained("local-tf-checkpoint")
 >>> tf_model.save_pretrained("local-tf-checkpoint")
@@ -267,7 +267,7 @@ Le puedes pasar una de estas características al argumento `--feature` en el paq
 Por ejemplo, para exportar un modelo de clasificación de texto, podemos elegir un modelo ya ajustado del Hub y ejecutar:
 
 ```bash
-python -m transformers.onnx --model=distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english \
+python -m transformers.onnx --model=distilbert/distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english \
                             --feature=sequence-classification onnx/
 ```
 
@@ -283,7 +283,7 @@ All good, model saved at: onnx/model.onnx
 ```
 
 Ten en cuenta que, en este caso, los nombres de salida del modelo ajustado son `logits` en lugar de `last_hidden_state` 
-que vimos anteriormente con el checkpoint `distilbert-base-uncased`. Esto es de esperarse ya que el modelo ajustado 
+que vimos anteriormente con el checkpoint `distilbert/distilbert-base-uncased`. Esto es de esperarse ya que el modelo ajustado 
 tiene un cabezal de clasificación secuencial.
 
 <Tip>
@@ -362,7 +362,7 @@ instancia proporcionando la configuración del modelo base de la siguiente maner
 ```python
 >>> from transformers import AutoConfig
 
->>> config = AutoConfig.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> config = AutoConfig.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 >>> onnx_config = DistilBertOnnxConfig(config)
 ```
 
@@ -393,7 +393,7 @@ exportar DistilBERT con un cabezal de clasificación de secuencias, podríamos u
 ```python
 >>> from transformers import AutoConfig
 
->>> config = AutoConfig.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> config = AutoConfig.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 >>> onnx_config_for_seq_clf = DistilBertOnnxConfig(config, task="sequence-classification")
 >>> print(onnx_config_for_seq_clf.outputs)
 OrderedDict([('logits', {0: 'batch'})])
@@ -420,7 +420,7 @@ y la ruta para guardar el archivo exportado:
 >>> from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
 
 >>> onnx_path = Path("model.onnx")
->>> model_ckpt = "distilbert-base-uncased"
+>>> model_ckpt = "distilbert/distilbert-base-uncased"
 >>> base_model = AutoModel.from_pretrained(model_ckpt)
 >>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_ckpt)
 
@@ -550,7 +550,7 @@ con la clase `BertConfig` y luego se guarda en el disco con el nombre de archivo
 from transformers import BertModel, BertTokenizer, BertConfig
 import torch
 
-enc = BertTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
+enc = BertTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
 
 # Tokenizing input text
 text = "[CLS] Who was Jim Henson ? [SEP] Jim Henson was a puppeteer [SEP]"
@@ -585,7 +585,7 @@ model = BertModel(config)
 model.eval()
 
 # If you are instantiating the model with *from_pretrained* you can also easily set the TorchScript flag
-model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased", torchscript=True)
+model = BertModel.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased", torchscript=True)
 
 # Creating the trace
 traced_model = torch.jit.trace(model, [tokens_tensor, segments_tensors])

docs/source/es/tasks/language_modeling.md

@@ -26,11 +26,11 @@ El modelado de lenguaje causal predice el siguiente token en una secuencia de to
 
 El modelado de lenguaje por enmascaramiento predice un token enmascarado en una secuencia, y el modelo puede considerar los tokens bidireccionalmente.
 
-Esta guía te mostrará cómo realizar fine-tuning [DistilGPT2](https://huggingface.co/distilgpt2) para modelos de lenguaje causales y [DistilRoBERTa](https://huggingface.co/distilroberta-base) para modelos de lenguaje por enmascaramiento en el [r/askscience](https://www.reddit.com/r/askscience/) subdataset [ELI5](https://huggingface.co/datasets/eli5). 
+Esta guía te mostrará cómo realizar fine-tuning [DistilGPT2](https://huggingface.co/distilbert/distilgpt2) para modelos de lenguaje causales y [DistilRoBERTa](https://huggingface.co/distilbert/distilroberta-base) para modelos de lenguaje por enmascaramiento en el [r/askscience](https://www.reddit.com/r/askscience/) subdataset [ELI5](https://huggingface.co/datasets/eli5). 
 
 <Tip>
 
-Puedes realizar fine-tuning a otras arquitecturas para modelos de lenguaje como [GPT-Neo](https://huggingface.co/EleutherAI/gpt-neo-125M), [GPT-J](https://huggingface.co/EleutherAI/gpt-j-6B) y [BERT](https://huggingface.co/bert-base-uncased) siguiendo los mismos pasos presentados en esta guía!
+Puedes realizar fine-tuning a otras arquitecturas para modelos de lenguaje como [GPT-Neo](https://huggingface.co/EleutherAI/gpt-neo-125M), [GPT-J](https://huggingface.co/EleutherAI/gpt-j-6B) y [BERT](https://huggingface.co/google-bert/bert-base-uncased) siguiendo los mismos pasos presentados en esta guía!
 
 Mira la [página de tarea](https://huggingface.co/tasks/text-generation) para generación de texto y la [página de tarea](https://huggingface.co/tasks/fill-mask) para modelos de lenguajes por enmascaramiento para obtener más información sobre los modelos, datasets, y métricas asociadas.
 
@@ -81,7 +81,7 @@ Para modelados de lenguaje causales carga el tokenizador DistilGPT2 para procesa
 ```py
 >>> from transformers import AutoTokenizer
 
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilgpt2")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilgpt2")
 ```
 
 <Youtube id="8PmhEIXhBvI"/>
@@ -91,7 +91,7 @@ Para modelados de lenguaje por enmascaramiento carga el tokenizador DistilRoBERT
 ```py
 >>> from transformers import AutoTokenizer
 
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilroberta-base")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilroberta-base")
 ```
 
 Extrae el subcampo `text` desde su estructura anidado con el método [`flatten`](https://huggingface.co/docs/datasets/process#flatten):
@@ -203,7 +203,7 @@ Para modelados de lenguajes por enmascaramiento usa el mismo [`DataCollatorForLa
 
 ## Modelado de lenguaje causal
 
-El modelado de lenguaje causal es frecuentemente utilizado para generación de texto. Esta sección te muestra cómo realizar fine-tuning a [DistilGPT2](https://huggingface.co/distilgpt2) para generar nuevo texto.
+El modelado de lenguaje causal es frecuentemente utilizado para generación de texto. Esta sección te muestra cómo realizar fine-tuning a [DistilGPT2](https://huggingface.co/distilbert/distilgpt2) para generar nuevo texto.
 
 ### Entrenamiento
 
@@ -214,7 +214,7 @@ Carga DistilGPT2 con [`AutoModelForCausalLM`]:
 ```py
 >>> from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer
 
->>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilgpt2")
+>>> model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilbert/distilgpt2")
 ```
 
 <Tip>
@@ -288,7 +288,7 @@ Carga DistilGPT2 con [`TFAutoModelForCausalLM`]:
 ```py
 >>> from transformers import TFAutoModelForCausalLM
 
->>> model = TFAutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilgpt2")
+>>> model = TFAutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilbert/distilgpt2")
 ```
 
 Configura el modelo para entrenamiento con [`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method):
@@ -309,7 +309,7 @@ Llama a [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#fit-method) par
 
 ## Modelado de lenguaje por enmascaramiento
 
-El modelado de lenguaje por enmascaramiento es también conocido como una tarea de rellenar la máscara, pues predice un token enmascarado dada una secuencia. Los modelos de lenguaje por enmascaramiento requieren una buena comprensión del contexto de una secuencia entera, en lugar de solo el contexto a la izquierda. Esta sección te enseña como realizar el fine-tuning de [DistilRoBERTa](https://huggingface.co/distilroberta-base) para predecir una palabra enmascarada.
+El modelado de lenguaje por enmascaramiento es también conocido como una tarea de rellenar la máscara, pues predice un token enmascarado dada una secuencia. Los modelos de lenguaje por enmascaramiento requieren una buena comprensión del contexto de una secuencia entera, en lugar de solo el contexto a la izquierda. Esta sección te enseña como realizar el fine-tuning de [DistilRoBERTa](https://huggingface.co/distilbert/distilroberta-base) para predecir una palabra enmascarada.
 
 ### Entrenamiento
 
@@ -320,7 +320,7 @@ Carga DistilRoBERTa con [`AutoModelForMaskedlM`]:
 ```py
 >>> from transformers import AutoModelForMaskedLM
 
->>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("distilroberta-base")
+>>> model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("distilbert/distilroberta-base")
 ```
 
 <Tip>
@@ -395,7 +395,7 @@ Carga DistilRoBERTa con [`TFAutoModelForMaskedLM`]:
 ```py
 >>> from transformers import TFAutoModelForMaskedLM
 
->>> model = TFAutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilroberta-base")
+>>> model = TFAutoModelForCausalLM.from_pretrained("distilbert/distilroberta-base")
 ```
 
 Configura el modelo para entrenamiento con [`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method):

docs/source/es/tasks/multiple_choice.md

@@ -19,7 +19,7 @@ rendered properly in your Markdown viewer.
 La tarea de selección múltiple es parecida a la de responder preguntas, con la excepción de que se dan varias opciones de respuesta junto con el contexto. El modelo se entrena para escoger la respuesta correcta
 entre varias opciones a partir del contexto dado.
 
-Esta guía te mostrará como hacerle fine-tuning a [BERT](https://huggingface.co/bert-base-uncased) en la configuración `regular` del dataset [SWAG](https://huggingface.co/datasets/swag), de forma
+Esta guía te mostrará como hacerle fine-tuning a [BERT](https://huggingface.co/google-bert/bert-base-uncased) en la configuración `regular` del dataset [SWAG](https://huggingface.co/datasets/swag), de forma
 que seleccione la mejor respuesta a partir de varias opciones y algún contexto.
 
 ## Cargar el dataset SWAG
@@ -58,7 +58,7 @@ Carga el tokenizer de BERT para procesar el comienzo de cada oración y los cuat
 ```py
 >>> from transformers import AutoTokenizer
 
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
 ```
 
 La función de preprocesmaiento debe hacer lo siguiente:
@@ -194,7 +194,7 @@ Carga el modelo BERT con [`AutoModelForMultipleChoice`]:
 ```py
 >>> from transformers import AutoModelForMultipleChoice, TrainingArguments, Trainer
 
->>> model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("bert-base-uncased")
+>>> model = AutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
 ```
 
 <Tip>
@@ -274,7 +274,7 @@ Carga el modelo BERT con [`TFAutoModelForMultipleChoice`]:
 ```py
 >>> from transformers import TFAutoModelForMultipleChoice
 
->>> model = TFAutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("bert-base-uncased")
+>>> model = TFAutoModelForMultipleChoice.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
 ```
 
 Configura el modelo para entrenarlo con [`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method):

docs/source/es/tasks/question_answering.md

@@ -23,7 +23,7 @@ La respuesta a preguntas devuelve una respuesta a partir de una pregunta dada. E
 - Extractiva: extraer la respuesta a partir del contexto dado.
 - Abstractiva: generar una respuesta que responda correctamente la pregunta a partir del contexto dado.
 
-Esta guía te mostrará como hacer fine-tuning de [DistilBERT](https://huggingface.co/distilbert-base-uncased) en el dataset [SQuAD](https://huggingface.co/datasets/squad) para responder preguntas de forma extractiva.
+Esta guía te mostrará como hacer fine-tuning de [DistilBERT](https://huggingface.co/distilbert/distilbert-base-uncased) en el dataset [SQuAD](https://huggingface.co/datasets/squad) para responder preguntas de forma extractiva.
 
 <Tip>
 
@@ -64,7 +64,7 @@ Carga el tokenizer de DistilBERT para procesar los campos `question` (pregunta)
 ```py
 >>> from transformers import AutoTokenizer
 
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Hay algunos pasos de preprocesamiento específicos para la tarea de respuesta a preguntas que debes tener en cuenta:
@@ -164,7 +164,7 @@ Carga el modelo DistilBERT con [`AutoModelForQuestionAnswering`]:
 ```py
 >>> from transformers import AutoModelForQuestionAnswering, TrainingArguments, Trainer
 
->>> model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 <Tip>
@@ -247,7 +247,7 @@ Carga el modelo DistilBERT con [`TFAutoModelForQuestionAnswering`]:
 ```py
 >>> from transformers import TFAutoModelForQuestionAnswering
 
->>> model = TFAutoModelForQuestionAnswering("distilbert-base-uncased")
+>>> model = TFAutoModelForQuestionAnswering("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Configura el modelo para entrenarlo con [`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method):

docs/source/es/tasks/summarization.md

@@ -23,7 +23,7 @@ La generación de resúmenes (summarization, en inglés) crea una versión más
 - Extractiva: Extrae la información más relevante de un documento.
 - Abstractiva: Genera un texto nuevo que captura la información más importante.
 
-Esta guía te mostrará cómo puedes hacer fine-tuning del modelo [T5](https://huggingface.co/t5-small) sobre el subset de proyectos de ley del estado de California, dentro del dataset [BillSum](https://huggingface.co/datasets/billsum) para hacer generación de resúmenes abstractiva.
+Esta guía te mostrará cómo puedes hacer fine-tuning del modelo [T5](https://huggingface.co/google-t5/t5-small) sobre el subset de proyectos de ley del estado de California, dentro del dataset [BillSum](https://huggingface.co/datasets/billsum) para hacer generación de resúmenes abstractiva.
 
 <Tip>
 
@@ -65,7 +65,7 @@ Carga el tokenizador T5 para procesar `text` y `summary`:
 ```py
 >>> from transformers import AutoTokenizer
 
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("t5-small")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-t5/t5-small")
 ```
 
 La función de preprocesamiento necesita:
@@ -122,7 +122,7 @@ Carga T5 con [`AutoModelForSeq2SeqLM`]:
 ```py
 >>> from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, Seq2SeqTrainingArguments, Seq2SeqTrainer
 
->>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("t5-small")
+>>> model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google-t5/t5-small")
 ```
 
 <Tip>
@@ -200,7 +200,7 @@ Carga T5 con [`TFAutoModelForSeq2SeqLM`]:
 ```py
 >>> from transformers import TFAutoModelForSeq2SeqLM
 
->>> model = TFAutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("t5-small")
+>>> model = TFAutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google-t5/t5-small")
 ```
 
 Configura el modelo para entrenamiento con [`compile`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/#compile-method):

docs/source/es/training.md

@@ -48,7 +48,7 @@ Como ya sabes, necesitas un tokenizador para procesar el texto e incluir una est
 ```py
 >>> from transformers import AutoTokenizer
 
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-cased")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")
 
 
 >>> def tokenize_function(examples):
@@ -78,7 +78,7 @@ Comienza cargando tu modelo y especifica el número de labels previstas. A parti
 ```py
 >>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification
 
->>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", num_labels=5)
+>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", num_labels=5)
 ```
 
 <Tip>
@@ -200,7 +200,7 @@ Carguemos un modelo TensorFlow con el número esperado de labels:
 >>> import tensorflow as tf
 >>> from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification
 
->>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", num_labels=5)
+>>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", num_labels=5)
 ```
 
 A continuación, compila y aplica fine-tuning a tu modelo con [`fit`](https://keras.io/api/models/model_training_apis/) como lo harías con cualquier otro modelo de Keras:
@@ -275,7 +275,7 @@ Carga tu modelo con el número de labels previstas:
 ```py
 >>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification
 
->>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-cased", num_labels=5)
+>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased", num_labels=5)
 ```
 
 ### Optimiza y programa el learning rate

docs/source/fr/autoclass_tutorial.md

@@ -20,7 +20,7 @@ Avec autant d'architectures Transformer différentes, il peut être difficile d'
 
 <Tip>
 
-Rappel, l'architecture fait référence au squelette du modèle et l'ensemble de poids contient les poids pour une architecture donnée. Par exemple, [BERT](https://huggingface.co/bert-base-uncased) est une architecture, tandis que `bert-base-uncased` est un ensemble de poids. Le terme modèle est général et peut signifier soit architecture soit ensemble de poids.
+Rappel, l'architecture fait référence au squelette du modèle et l'ensemble de poids contient les poids pour une architecture donnée. Par exemple, [BERT](https://huggingface.co/google-bert/bert-base-uncased) est une architecture, tandis que `google-bert/bert-base-uncased` est un ensemble de poids. Le terme modèle est général et peut signifier soit architecture soit ensemble de poids.
 
 </Tip>
 
@@ -41,7 +41,7 @@ Chargez un tokenizer avec [`AutoTokenizer.from_pretrained`]:
 ```py
 >>> from transformers import AutoTokenizer
 
->>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
+>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-uncased")
 ```
 
 Puis, transformez votre texte initial comme montré ci-dessous:
@@ -99,7 +99,7 @@ Enfin, les classes `AutoModelFor` vous permettent de charger un modèle pré-ent
 ```py
 >>> from transformers import AutoModelForSequenceClassification
 
->>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Réutilisez facilement le même ensemble de poids pour charger une architecture pour une tâche différente :
@@ -107,7 +107,7 @@ Réutilisez facilement le même ensemble de poids pour charger une architecture
 ```py
 >>> from transformers import AutoModelForTokenClassification
 
->>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 <Tip warning={true}>
@@ -126,7 +126,7 @@ Enfin, les classes `TFAutoModelFor` vous permettent de charger un modèle pré-e
 ```py
 >>> from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification
 
->>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 Réutilisez facilement le même ensemble de poids pour charger une architecture pour une tâche différente :
@@ -134,7 +134,7 @@ Réutilisez facilement le même ensemble de poids pour charger une architecture
 ```py
 >>> from transformers import TFAutoModelForTokenClassification
 
->>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert-base-uncased")
+>>> model = TFAutoModelForTokenClassification.from_pretrained("distilbert/distilbert-base-uncased")
 ```
 
 En général, nous recommandons d'utiliser les classes `AutoTokenizer` et `TFAutoModelFor` pour charger des instances pré-entraînées de tokenizers et modèles respectivement. Cela vous permettra de charger la bonne architecture à chaque fois. Dans le prochain [tutoriel](preprocessing), vous apprenez à utiliser un tokenizer, processeur d'image, extracteur de caractéristiques et processeur pour pré-traiter un jeu de données pour le fine-tuning.

docs/source/fr/installation.md

@@ -181,7 +181,7 @@ Ajoutez [🤗 Datasets](https://huggingface.co/docs/datasets/) à votre processu
 
 ```bash
 HF_DATASETS_OFFLINE=1 TRANSFORMERS_OFFLINE=1 \
-python examples/pytorch/translation/run_translation.py --model_name_or_path t5-small --dataset_name wmt16 --dataset_config ro-en ...
+python examples/pytorch/translation/run_translation.py --model_name_or_path google-t5/t5-small --dataset_name wmt16 --dataset_config ro-en ...
 ```
 
 Le script devrait maintenant s'exécuter sans rester en attente ou attendre une expiration, car il n'essaiera pas de télécharger des modèle sur le Hub.