Text completion 的训练过程一般分为两个阶段：预训练（pre-training）和微调（fine-tuning）。

  在预训练阶段，模型会被暴露在大规模的未标记文本数据中，例如互联网上的网页、文章等。模型通过对这些数据进行学习，来掌握文本的语言结构、语法等知识。预训练的目标是让模型具备理解和生成文本的能力，并学习到一些通用的语义和概念。

  在微调阶段，模型会使用已标记的任务相关数据进行进一步的训练。这些任务可以包括文本分类、机器翻译、文本生成等。微调的目标是让模型适应特定的任务，并提升其在任务上的表现。在微调过程中，模型会根据任务的特点，使用有标签的数据进行训练，并通过调整模型的参数来优化性能。

  在整个训练过程中，大量的计算资源和时间都是需要的。通常情况下，预训练阶段需要使用强大的计算集群和大量的训练样本来完成，而微调阶段相对来说需要的资源相对较少。

  另外，为了提高训练效果和减少过拟合，还会使用一些技术手段进行优化，例如批量归一化、Dropout、学习率调度等。这些技术手段可以帮助模型更好地泛化和适应不同的数据。

  总的来说，Text completion 的训练过程是一个从大规模未标记数据到特定任务微调的过程，通过预训练和微调相结合的方式，使得模型能够更好地理解、生成和处理文本。