Docs: fix generate-related rendering issues (#30600)

* does this work?

* like this?

* fix the other generate links

* missing these

docs/source/ja/generation_strategies.md

@@ -18,7 +18,7 @@ rendered properly in your Markdown viewer.
 
 テキスト生成は、オープンエンドのテキスト生成、要約、翻訳など、多くの自然言語処理タスクに不可欠です。また、テキストを出力とするさまざまな混在モダリティアプリケーションにも影響を与えており、例えば音声からテキストへの変換や画像からテキストへの変換などがあります。テキストを生成できるいくつかのモデルには、GPT2、XLNet、OpenAI GPT、CTRL、TransformerXL、XLM、Bart、T5、GIT、Whisperが含まれます。
 
-[`~transformers.generation_utils.GenerationMixin.generate`] メソッドを使用して、異なるタスクのテキスト出力を生成するいくつかの例をご紹介します：
+[`~generation.GenerationMixin.generate`] メソッドを使用して、異なるタスクのテキスト出力を生成するいくつかの例をご紹介します：
 * [テキスト要約](./tasks/summarization#inference)
 * [画像のキャプション](./model_doc/git#transformers.GitForCausalLM.forward.example)
 * [音声の転記](./model_doc/whisper#transformers.WhisperForConditionalGeneration.forward.example)
@@ -342,4 +342,4 @@ culture, and they allow us to design the'
 >>> outputs = model.generate(**inputs, assistant_model=assistant_model, do_sample=True, temperature=0.5)
 >>> tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True)
 ['Alice and Bob are going to the same party. It is a small party, in a small']
-```
+```

docs/source/ja/tasks/language_modeling.md

@@ -388,7 +388,7 @@ TensorFlow でモデルを微調整するには、オプティマイザー関数
 >>> inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").input_ids
 ```
 
-[`~transformers.generation_utils.GenerationMixin.generate`] メソッドを使用してテキストを生成します。
+[`~generation.GenerationMixin.generate`] メソッドを使用してテキストを生成します。
 さまざまなテキスト生成戦略と生成を制御するためのパラメーターの詳細については、[テキスト生成戦略](../generation_strategies) ページを参照してください。
 
 ```py

docs/source/ja/tasks/summarization.md

@@ -358,7 +358,7 @@ Tokenize the text and return the `input_ids` as PyTorch tensors:
 >>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids
 ```
 
-[`~transformers.generation_utils.GenerationMixin.generate`] メソッドを使用して要約を作成します。さまざまなテキスト生成戦略と生成を制御するためのパラメーターの詳細については、[Text Generation](../main_classes/text_generation) API を確認してください。
+[`~generation.GenerationMixin.generate`] メソッドを使用して要約を作成します。さまざまなテキスト生成戦略と生成を制御するためのパラメーターの詳細については、[Text Generation](../main_classes/text_generation) API を確認してください。
 
 ```py
 >>> from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM

docs/source/ja/tasks/translation.md

@@ -366,7 +366,7 @@ TensorFlow でモデルを微調整するには、オプティマイザー関数
 >>> inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids
 ```
 
-[`~transformers.generation_utils.GenerationMixin.generate`] メソッドを使用して翻訳を作成します。さまざまなテキスト生成戦略と生成を制御するためのパラメーターの詳細については、[Text Generation](../main_classes/text_generation) API を確認してください。
+[`~generation.GenerationMixin.generate`] メソッドを使用して翻訳を作成します。さまざまなテキスト生成戦略と生成を制御するためのパラメーターの詳細については、[Text Generation](../main_classes/text_generation) API を確認してください。
 
 
 ```py