SSL（自监督学习）可以在大型数据集上有效地扩展，因为它利用未标注数据学习有意义的表示，而无需依赖人工标注。与需要昂贵标注数据的监督学习不同，SSL 直接从数据结构中创建训练信号，例如预测输入中缺失的部分或对比相似和不相似的样本。这使得 SSL 模型能够利用大量现成的未标注数据，使其天然适合扩展。像 Transformer 或对比学习框架这样的架构被设计用来高效处理大规模数据，使得 SSL 能够随着数据集规模的增加而提升性能。
SSL 在大型数据集上的一个关键优势是它能够捕获具有泛化能力的模式。例如，BERT 或 GPT 等 NLP 模型通过掩码语言建模或下一句预测等任务在海量文本语料库上进行训练。随着这些模型处理更多文本，它们学习到更丰富的语言特征，从而提高在翻译或摘要等下游任务上的性能。类似地，在计算机视觉领域，像 MoCo 或 SimCLR 这样的对比 SSL 方法通过最大化同一图像增强视图之间的一致性，在大型图像集合上进行训练。更大的数据集使模型接触到更多视觉变化，增强其区分对象、纹理和上下文的能力。这里的扩展性不仅在于数据量，还在于模型能够内化的模式多样性。
然而，扩展 SSL 需要解决计算和优化方面的挑战。在大型数据集上训练需要大量的计算资源——通常需要 TPU/GPU 和 PyTorch Distributed 或 TensorFlow 等分布式框架。数据并行（跨设备分割批次）和混合精度训练等技术有助于管理内存和提高速度。此外，随着数据规模的扩大，SSL 模型可能需要仔细调整批量大小或学习率等超参数以保持稳定性。虽然 SSL 通过关注通用表示来降低过拟合风险，但超大型数据集仍然可能引入噪声或冗余样本。高效的数据采样或课程学习策略（优先处理更简单的示例）可以缓解这些问题。总的来说，SSL 的扩展性取决于计算基础设施、模型设计和数据质量之间的平衡。