是的，Text completion 需要大量的训练数据。在自然语言处理领域中，文本补全是一种基于语言模型的任务，它的目标是预测给定上下文中缺失部分的正确单词或短语。为了训练模型有效地完成这个任务，我们需要足够数量和多样性的文本数据。

  训练数据的数量对于模型的性能非常重要。更多的数据可以帮助模型充分掌握各种语言上下文的规律性和趋势，从而提高其预测能力和准确性。大量的训练数据可以提供更广泛的语言知识和背景，使模型具备更好的理解能力，从而更好地完成文本补全任务。

  此外，训练数据的多样性也是至关重要的。多样性的训练数据可以让模型学习到不同类型和风格的语言表达，帮助模型适应各种语境和语义，从而在不同领域和场景的文本补全任务中表现良好。

  然而，训练数据量越大，数据收集和处理的难度就越大。因此，如何有效地收集和准备训练数据是自然语言处理领域中一个重要的研究方向。研究人员使用各种方法和技术来扩充和优化训练数据，以提高模型性能。

  总体来说，为了有效地完成 Text completion 任务，我们需要大量数量和多样性的训练数据，这对于培养具有良好预测能力和准确性的语言模型是至关重要的。