處理大規模數據集時，Sora可以采取以下幾種方法：
數據預處理：在處理大規模數據集之前，可以對數據進行預處理，包括數據清洗、數據歸一化、特征選擇等，以減少數據集的大小和復雜度。
分布式計算：可以利用分布式計算框架（如Apache Spark、Hadoop等）來處理大規模數據集，將數據分布在多臺計算機上并行處理，加快處理速度。
增量學習：采用增量學習的方法，逐步處理數據集，避免一次性將整個數據集加載到內存中導致內存不足的問題。
數據采樣：對大規模數據集進行隨機采樣，獲取一部分數據進行處理和分析，以節省計算資源和時間。
使用高性能計算資源：如GPU加速、云計算等，可以提高處理大規模數據集的效率。
綜上所述，Sora可以通過數據預處理、分布式計算、增量學習、數據采樣和利用高性能計算資源等方法來處理大規模數據集。
