Text completion学习模型使用了许多技术。其中最常用的技术之一是语言模型，它使用统计和机器学习方法来预测给定上下文中可能的词或短语。语言模型可以通过训练大量的文本数据来学习词汇的概率，并基于这些概率生成下一个可能的词或短语。

  另一个常用的技术是序列到序列模型，它是一种深度学习模型，基于循环神经网络（RNN）或转换器（Transformer）的架构。序列到序列模型通过将输入序列映射到输出序列，可以在给定上下文的情况下预测可能的文本。

  还有一些其他技术也可以用于Text Completion模型，如注意力机制和预训练模型。注意力机制可以帮助模型更好地关注输入序列的相关部分，以便生成准确的补全文本。预训练模型如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）可以在大规模文本数据上进行预训练，然后在具体任务上进行微调，以提高文本补全的性能。

  综上所述，Text Completion学习模型使用了语言模型、序列到序列模型、注意力机制和预训练模型等多种技术。这些技术的结合可以提高Text Completion任务的准确性和效果。