Update CodeLlama references (#30218)

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docs/source/ja/model_doc/code_llama.md

@@ -23,7 +23,7 @@ Code Llama モデルはによって [Code Llama: Open Foundation Models for Code
 
 *私たちは Code Llama をリリースします。これは Llama 2 に基づくコードの大規模言語モデル ファミリであり、オープン モデルの中で最先端のパフォーマンス、埋め込み機能、大規模な入力コンテキストのサポート、プログラミング タスクのゼロショット命令追従機能を提供します。 。幅広いアプリケーションをカバーするための複数のフレーバーを提供しています。基盤モデル (Code Llama)、Python 特化 (Code Llama - Python)、およびそれぞれ 7B、13B、および 34B パラメーターを備えた命令追従モデル (Code Llama - Instruct) です。すべてのモデルは 16,000 トークンのシーケンスでトレーニングされ、最大 100,000 トークンの入力で改善が見られます。 7B および 13B コード ラマとコード ラマ - 命令バリアントは、周囲のコンテンツに基づいた埋め込みをサポートします。 Code Llama は、いくつかのコード ベンチマークでオープン モデルの中で最先端のパフォーマンスに達し、HumanEval と MBPP でそれぞれ最大 53% と 55% のスコアを獲得しました。特に、Code Llama - Python 7B は HumanEval および MBPP 上で Llama 2 70B よりも優れたパフォーマンスを示し、すべてのモデルは MultiPL-E 上で公開されている他のすべてのモデルよりも優れています。私たちは、研究と商業利用の両方を許可する寛容なライセンスに基づいて Code Llama をリリースしています。*
 
-すべての Code Llama モデル チェックポイントを [こちら](https://huggingface.co/models?search=code_llama) で確認し、[codellama org](https://huggingface.co/codellama) で正式にリリースされたチェックポイントを確認してください。
+すべての Code Llama モデル チェックポイントを [こちら](https://huggingface.co/models?search=code_llama) で確認し、[meta llama org](https://huggingface.co/meta-llama) で正式にリリースされたチェックポイントを確認してください。
 
 このモデルは [ArthurZucker](https://huggingface.co/ArthurZ) によって提供されました。著者のオリジナルのコードは [こちら](https://github.com/facebookresearch/llama) にあります。
 
@@ -60,8 +60,8 @@ python src/transformers/models/llama/convert_llama_weights_to_hf.py \
 ```python
 >>> from transformers import LlamaForCausalLM, CodeLlamaTokenizer
 
->>> tokenizer = CodeLlamaTokenizer.from_pretrained("codellama/CodeLlama-7b-hf")
->>> model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("codellama/CodeLlama-7b-hf")
+>>> tokenizer = CodeLlamaTokenizer.from_pretrained("meta-llama/CodeLlama-7b-hf")
+>>> model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/CodeLlama-7b-hf")
 >>> PROMPT = '''def remove_non_ascii(s: str) -> str:
     """ <FILL_ME>
     return result
@@ -93,7 +93,7 @@ def remove_non_ascii(s: str) -> str:
 >>> from transformers import pipeline
 >>> import torch
 
->>> generator = pipeline("text-generation",model="codellama/CodeLlama-7b-hf",torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
+>>> generator = pipeline("text-generation",model="meta-llama/CodeLlama-7b-hf",torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")
 >>> generator('def remove_non_ascii(s: str) -> str:\n    """ <FILL_ME>\n    return result', max_new_tokens = 128)
 [{'generated_text': 'def remove_non_ascii(s: str) -> str:\n    """ <FILL_ME>\n    return resultRemove non-ASCII characters from a string. """\n    result = ""\n    for c in s:\n        if ord(c) < 128:\n            result += c'}]
 ```