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@@ -109,7 +109,7 @@ Você pode também salvar seu arquivo de configurações como um dicionário ou
 
 ## Modelo
 
-O próximo passo é criar um [model](main_classes/models). O modelo - também vagamente referido como arquitetura - define o que cada camada está fazendo e quais operações estão acontecendo. Atributos como `num_hidden_layers` das configurações são utilizados para definir a arquitetura. Todo modelo compartilha a classe base [`PreTrainedModel`] e alguns métodos em comum como redimensionar o tamanho dos embeddings de entrada e podar as 'self-attention heads'. Além disso, todos os modelos também são subclasses de [`torch.nn.Module`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html), [`tf.keras.Model`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model) ou [`flax.linen.Module`](https://flax.readthedocs.io/en/latest/flax.linen.html#module). Isso significa que os modelos são compatíveis com cada respectivo uso de framework.
+O próximo passo é criar um [model](main_classes/models). O modelo - também vagamente referido como arquitetura - define o que cada camada está fazendo e quais operações estão acontecendo. Atributos como `num_hidden_layers` das configurações são utilizados para definir a arquitetura. Todo modelo compartilha a classe base [`PreTrainedModel`] e alguns métodos em comum como redimensionar o tamanho dos embeddings de entrada e podar as 'self-attention heads'. Além disso, todos os modelos também são subclasses de [`torch.nn.Module`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Module.html), [`tf.keras.Model`](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/Model) ou [`flax.linen.Module`](https://flax.readthedocs.io/en/latest/api_reference/flax.linen/module.html). Isso significa que os modelos são compatíveis com cada respectivo uso de framework.
 
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