训练修改文案的能力是一个复杂的过程，以下是若干关键步骤：

1. 数据收集与预应对：收集大量的文本数据，涵原始文案和修改后的文案。这些数据需要经过清洗、去重和格式化应对，以保证优劣。

2. 定义训练目标：明确修改文案的目标，例如是加强语言的流畅性、修正语法错误、优化表达效果等。

3. 特征提取：从文本数据中提取关键特征如词汇、语法结构、句子长度等。

4. 模型选择：选择合适的自然语言应对模型，如序列到序列（Seq2Seq）模型、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或最新的Transformer模型。

5. 训练模型：利用收集到的数据对模型实行训练，这个过程可能需要多次迭代和调整，以优化模型的性能。

6. 评估与调优：通过测试集评估模型的性能依照评估结果对模型实调优。

7. 以下是具体步骤的详细说明：

- 数据收集与预应对：保障数据多样性和优劣，以便模型可以学到不同风格和内容的修改方法。

- 定义训练目标：明确修改文案的具体需求，如准确性、创意性、语言风格等。

- 特征提取：利用自然语言解决技术提取文本特征为模型提供训练素材。

- 模型选择：依照任务需求选择合适的模型架构确信模型能够适应不同的修改需求。

- 训练模型：在大量数据上训练模型，使其能够学到修改文案的规律和技巧。

- 评估与调优：通过交叉验证和实际应用测试，评估模型的性能，并依据反馈实行调整。

8. 部署与迭代：将训练好的模型部署到实际应用中，并持续收集使用者反馈不断迭代优化模型。