处理大规模数据集时，Sora可以采取以下几种方法：
数据预处理：在处理大规模数据集之前，可以对数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、特征选择等，以减少数据集的大小和复杂度。
分布式计算：可以利用分布式计算框架（如Apache Spark、Hadoop等）来处理大规模数据集，将数据分布在多台计算机上并行处理，加快处理速度。
增量学习：采用增量学习的方法，逐步处理数据集，避免一次性将整个数据集加载到内存中导致内存不足的问题。
数据采样：对大规模数据集进行随机采样，获取一部分数据进行处理和分析，以节省计算资源和时间。
使用高性能计算资源：如GPU加速、云计算等，可以提高处理大规模数据集的效率。
综上所述，Sora可以通过数据预处理、分布式计算、增量学习、数据采样和利用高性能计算资源等方法来处理大规模数据集。
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