文本大模型训练文字识别的过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据收集与预处理：首先，需要收集大量的标注好的文本数据。这些数据应该包括各种类型的文本，如新闻、文章、书籍等，以确保模型能够学习到不同类型文本的特征。然后，对数据进行预处理，包括分词、去停用词、词干提取等操作，以便模型更好地理解和处理文本。
2. 模型选择与训练：选择合适的模型是训练文本识别的关键。常见的模型有卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等。在训练过程中，需要使用大量的标注好的文本数据来训练模型，使其能够学习到文本的语义特征。同时，还需要使用一些评价指标来衡量模型的性能，如准确率、召回率和F1分数等。
3. 模型优化与调参：在训练过程中，可能会遇到一些问题，如过拟合、欠拟合等。为了解决这些问题，可以采用一些方法来优化模型，如正则化、Dropout等。此外，还可以通过调整模型的参数来提高模型的性能。
4. 模型评估与测试：在训练完成后，需要对模型进行评估和测试，以验证其性能是否达到了预期的目标。常用的评估指标有准确率、召回率和F1分数等。此外，还可以使用一些公开的数据集或平台来进行交叉验证，以进一步提高模型的稳定性和可靠性。
5. 模型部署与应用：将训练好的模型部署到实际场景中，如智能客服、自动摘要生成等。在实际使用过程中，可能需要根据具体情况对模型进行微调或优化，以提高其在实际应用中的表现。
总之，文本大模型训练文字识别是一个复杂的过程，需要经过多个步骤才能完成。通过不断地学习和优化，可以使模型更好地理解和处理文本，为实际应用提供支持。
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