Updated BERT checkpoint link updated

chapters/en/chapter2/3.mdx

@@ -142,7 +142,7 @@ This model is now initialized with all the weights of the checkpoint. It can be
 
 The weights have been downloaded and cached (so future calls to the `from_pretrained()` method won't re-download them) in the cache folder, which defaults to *~/.cache/huggingface/transformers*. You can customize your cache folder by setting the `HF_HOME` environment variable.
 
-The identifier used to load the model can be the identifier of any model on the Model Hub, as long as it is compatible with the BERT architecture. The entire list of available BERT checkpoints can be found [here](https://huggingface.co/models?filter=bert).
+The identifier used to load the model can be the identifier of any model on the Model Hub, as long as it is compatible with the BERT architecture. The entire list of available BERT checkpoints can be found [here](https://huggingface.co/models?search=bert).
 
 ### Saving methods[[saving-methods]]
 

chapters/fa/chapter2/3.mdx

@@ -166,7 +166,7 @@ model = TFBertModel.from_pretrained("bert-base-cased")
 
 این وزن‌ها دانلود و در پوشه‌ای مخصوص انبار شده‌اند، تا اجرای تابع `from_pretrained()` در آینده مسبب دانلود دوباره‌اشان نباشد. این پوشه به صورت پیش‌فرض در آدرس *~/.cache/huggingface/transformers* قرار دارد. شما می‌توانید با تخصیص مقدار به متغیر محیطی `HF_HOME` مکان این پوشه را تغییر دهید.
 
-شناسه هر مدلی در هاب مدل‌ها را می‌توانید برای بارگذاری استفاده کنید. البته در صورتی که آن مدل با معماری BERT سازگاری داشته باشد. فهرست کامل تمام نقاط تعلیم سازگار با BERT را [اینجا مشاهده کنید](https://huggingface.co/models?filter=bert).
+شناسه هر مدلی در هاب مدل‌ها را می‌توانید برای بارگذاری استفاده کنید. البته در صورتی که آن مدل با معماری BERT سازگاری داشته باشد. فهرست کامل تمام نقاط تعلیم سازگار با BERT را [اینجا مشاهده کنید](https://huggingface.co/models?search=bert).
 
 ### روش‌های ذخیره‌سازی
 

chapters/fr/chapter2/3.mdx

@@ -147,7 +147,7 @@ Ce modèle est maintenant initialisé avec tous les poids du *checkpoint*. Il pe
 
 Les poids ont été téléchargés et mis en cache (afin que les futurs appels à la méthode `from_pretrained()` ne les retéléchargent pas) dans le dossier cache, qui est par défaut *~/.cache/huggingface/transformers*. Vous pouvez personnaliser votre dossier de cache en définissant la variable d'environnement `HF_HOME`.
 
-L'identifiant utilisé pour charger le modèle peut être l'identifiant de n'importe quel modèle sur le *Model Hub* du moment qu'il est compatible avec l'architecture BERT. La liste complète des *checkpoints* de BERT disponibles peut être trouvée [ici](https://huggingface.co/models?filter=bert).
+L'identifiant utilisé pour charger le modèle peut être l'identifiant de n'importe quel modèle sur le *Model Hub* du moment qu'il est compatible avec l'architecture BERT. La liste complète des *checkpoints* de BERT disponibles peut être trouvée [ici](https://huggingface.co/models?search=bert).
 
 ### Méthodes de sauvegarde
 

chapters/it/chapter2/3.mdx

@@ -143,7 +143,7 @@ Questo modello è ora inizializzato con tutti i pesi del checkpoint. Può essere
 
 I pesi sono stati scaricati e messi in cache (in modo che le future chiamate al metodo `from_pretrained()` non li scarichino di nuovo) nella cartella della cache, che per impostazione predefinita è *~/.cache/huggingface/transformers*. È possibile personalizzare la cartella della cache impostando la variabile d'ambiente `HF_HOME`.
 
-L'identificatore usato per caricare il modello può essere l'identificatore di qualsiasi modello presente nel Model Hub, purché sia compatibile con l'architettura del BERT. L'elenco completo dei checkpoint BERT disponibili è disponibile [qui](https://huggingface.co/models?filter=bert).
+L'identificatore usato per caricare il modello può essere l'identificatore di qualsiasi modello presente nel Model Hub, purché sia compatibile con l'architettura del BERT. L'elenco completo dei checkpoint BERT disponibili è disponibile [qui](https://huggingface.co/models?search=bert).
 
 
 ### Metodi di salvataggio

chapters/ja/chapter2/3.mdx

@@ -144,7 +144,7 @@ model = TFBertModel.from_pretrained("bert-base-cased")
 
 重みはダウンロードされ、キャッシュフォルダ（デフォルトは *~/.cache/huggingface/transformers* ）に保存されます（将来 `from_pretrained()` メソッドを呼び出したときに再ダウンロードされないようにするため）。環境変数 `HF_HOME` を設定することで、キャッシュフォルダをカスタマイズすることができます。
 
-モデルをロードするために使用される識別子は、BERTアーキテクチャと互換性がある限り、モデルハブ上の任意のモデルの識別子を使用することができます。利用可能なBERTチェックポイントの全リストは、[ここ](https://huggingface.co/models?filter=bert)で確認できます。
+モデルをロードするために使用される識別子は、BERTアーキテクチャと互換性がある限り、モデルハブ上の任意のモデルの識別子を使用することができます。利用可能なBERTチェックポイントの全リストは、[ここ](https://huggingface.co/models?search=bert)で確認できます。
 
 ### 保存方法
 

chapters/ko/chapter2/3.mdx

@@ -145,7 +145,7 @@ model = TFBertModel.from_pretrained("bert-base-cased")
 
 모델을 불러오는 또 다른 방법은 `from_pretrained()` 메서드를 사용하는 것입니다. 이 메서드는 체크포인트를 다운로드하고, 캐시에 저장합니다(이후 `from_pretrained()` 메서드를 호출할 때 다시 다운로드하지 않습니다). 캐시 폴더는 기본적으로 *~/.cache/huggingface/transformers*에 저장됩니다. 캐시 폴더를 사용자 정의하려면 `HF_HOME` 환경 변수를 설정하면 됩니다.
 
-모델을 불러오는 식별자는 BERT 아키텍처와 호환되는 경우 모델 허브의 모든 모델의 식별자가 될 수 있습니다. BERT 체크포인트의 전체 목록은 [여기](https://huggingface.co/models?filter=bert)에서 확인할 수 있습니다.
+모델을 불러오는 식별자는 BERT 아키텍처와 호환되는 경우 모델 허브의 모든 모델의 식별자가 될 수 있습니다. BERT 체크포인트의 전체 목록은 [여기](https://huggingface.co/models?search=bert)에서 확인할 수 있습니다.
 
 ### Saving methods (저장 방법)
 

chapters/pt/chapter2/3.mdx

@@ -144,7 +144,7 @@ Este modelo agora é inicializado com todos os pesos do checkpoint. Ele pode ser
 
 Os pesos foram baixados e armazenados em cache (logo, para as futuras chamadas do método `from_pretrained()` não será realizado o download novamente) em sua respectiva pasta, que tem como padrão o path *~/.cache/huggingface/transformers*. Você pode personalizar sua pasta de cache definindo a variável de ambiente `HF_HOME`.
 
-O identificador usado para carregar o modelo pode ser o identificador de qualquer modelo no Model Hub, desde que seja compatível com a arquitetura BERT. A lista completa dos checkpoints BERT disponíveis podem ser encontrada [aqui].https://huggingface.co/models?filter=bert).
+O identificador usado para carregar o modelo pode ser o identificador de qualquer modelo no Model Hub, desde que seja compatível com a arquitetura BERT. A lista completa dos checkpoints BERT disponíveis podem ser encontrada [aqui].https://huggingface.co/models?search=bert).
 
 ### Métodos para salvar/armazenar o modelo
 

chapters/ru/chapter2/3.mdx

@@ -142,7 +142,7 @@ model = TFBertModel.from_pretrained("bert-base-cased")
 
 Веса были загружены и кэшированы (чтобы последующие вызовы метода `from_pretrained()` не загружали их заново) в папке кэша, которая по умолчанию находится в *~/.cache/huggingface/transformers*. Вы можете настроить папку кэша, установив переменную окружения `HF_HOME`.
 
-Идентификатор, используемый для загрузки модели, может быть идентификатором любой модели на Model Hub, если она совместима с архитектурой BERT. Полный список доступных контрольных точек BERT можно найти [здесь](https://huggingface.co/models?filter=bert).
+Идентификатор, используемый для загрузки модели, может быть идентификатором любой модели на Model Hub, если она совместима с архитектурой BERT. Полный список доступных контрольных точек BERT можно найти [здесь](https://huggingface.co/models?search=bert).
 
 ### Методы сохранения[[saving-methods]]
 

chapters/th/chapter2/3.mdx

@@ -142,7 +142,7 @@ model = TFBertModel.from_pretrained("bert-base-cased")
 
 weights ได้ถูกดาวน์โหลด และ เก็บไว้ในโฟลเดอร์ cache(เมื่อเราทำการเรียกใช้งาน `from_pretrained()` อีกในอนาคต weights เหล่านี้จะไม่ถูกดาวน์โหลดซ้ำอีก) โดยโฟลเดอร์มีค่าเริ่มต้น(default) อยู่ที่ *~/.cache/huggingface/transformers* คุณสามารถปรับเปลี่ยนโฟลเดอร์ cache ได้โดยตั้งค่า `HF_HOME` ใน environment variable
 
-identifier ที่ใช้สำหรับโหลดโมเดลสามารถใช้ identifier ของโมเดลใดก็ได้บน Model Hub ตราบใดที่มันเข้ากันได้กับสถาปัตยกรรม BERT ลิสท์ของ BERT checkpoints ทั้งหมดที่มีอยู่สามารถดูได้จาก [ที่นี่](https://huggingface.co/models?filter=bert).
+identifier ที่ใช้สำหรับโหลดโมเดลสามารถใช้ identifier ของโมเดลใดก็ได้บน Model Hub ตราบใดที่มันเข้ากันได้กับสถาปัตยกรรม BERT ลิสท์ของ BERT checkpoints ทั้งหมดที่มีอยู่สามารถดูได้จาก [ที่นี่](https://huggingface.co/models?search=bert).
 
 ### วิธีสำหรับการบันทึก
 

chapters/vi/chapter2/3.mdx

@@ -170,7 +170,7 @@ Mô hình này hiện đã được khởi tạo với tất cả các trọng s
 
 Các trọng số đã được tải xuống và lưu vào bộ nhớ cache (vì vậy các lệnh gọi tới phương thức `from_pretrained()` trong tương lai sẽ không tải xuống lại chúng) trong thư mục bộ nhớ cache, mặc định là _~/.cache/huggingface/transformers_. Bạn có thể tùy chỉnh thư mục bộ nhớ cache của mình bằng cách đặt biến môi trường `HF_HOME`.
 
-Số định danh được sử dụng để tải mô hình có thể là số định danh của bất kỳ mô hình nào trên Model Hub, miễn là nó tương thích với kiến ​​trúc BERT. Toàn bộ danh sách các checkpoint BERT hiện có có thể được tìm thấy [tại đây](https://huggingface.co/models?filter=bert).
+Số định danh được sử dụng để tải mô hình có thể là số định danh của bất kỳ mô hình nào trên Model Hub, miễn là nó tương thích với kiến ​​trúc BERT. Toàn bộ danh sách các checkpoint BERT hiện có có thể được tìm thấy [tại đây](https://huggingface.co/models?search=bert).
 
 ### Phương pháp lưu trữ checkpoint
 

chapters/zh-CN/chapter2/3.mdx

@@ -162,7 +162,7 @@ HF_HOME
 
 
 用于加载模型的标识符可以是模型中心Hub上任何模型的标识符，只要它与`BERT`体系结构兼容。可以找到可用的`BERT`*checkpoint*的完整列表
-[here](https://huggingface.co/models?filter=bert)
+[here](https://huggingface.co/models?search=bert)
 .
 ### 保存模型 [[保存模型]]
 

chapters/zh-TW/chapter2/3.mdx

@@ -164,7 +164,7 @@ HF_HOME
 
 
 用於加載模型的標識符可以是模型中心Hub上任何模型的標識符，只要它與BERT體系結構兼容。可以找到可用的BERT檢查點的完整列表
-[here](https://huggingface.co/models?filter=bert)
+[here](https://huggingface.co/models?search=bert)
 .
 ### 保存模型