Update all references to canonical models (#29001)

* Script & Manual edition

* Update

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):