与小数据集相比，大数据集提供了几个优势，尤其是在机器学习和数据驱动的应用程序中。 主要优势是提高模型准确性和泛化能力。 更大的数据集通常包含更多不同的示例，这有助于模型学习适用于真实场景的模式，而不是记住特定案例。 例如，在数百万封电子邮件上训练垃圾邮件过滤器，可以使模型识别语言和格式的细微变化，而较小的数据集可能会遗漏这些变化。 相比之下，小数据集更容易出现过拟合——模型在训练数据上表现良好，但在新输入上失败——因为捕获底层趋势的信息较少。
大数据集的另一个优势是它们能够支持复杂的模型。 像深度学习这样的技术通常需要大量数据来揭示复杂的关联。 例如，在 TB 级的文本上训练像 GPT 或 BERT 这样的语言模型，使其能够理解上下文、同义词和语法规则，而较小的数据集无法做到这一点。 较小的数据集可能会迫使开发人员使用更简单的模型（例如，线性回归或决策树），这些模型无法处理需要高维推理的任务，如图像识别或自然语言处理。 此外，大数据集可以实现更好的验证，因为它们可以拆分为训练集、验证集和测试集，而不会牺牲统计显着性。
最后，大数据集可以实现更广泛的应用和鲁棒性。 它们通常包括小数据集可能排除的边缘情况和罕见场景，从而使系统在生产中更可靠。 例如，在 PB 级的传感器数据上训练的自动驾驶汽车可以比在有限数据上训练的汽车更安全地处理不常见的道路状况（例如，施工区域或异常天气）。 大型数据集还有助于迁移学习，在这种情况下，可以针对特定任务对预训练模型进行微调。 开发人员可以利用公开可用的大型数据集（例如，用于计算机视觉的 ImageNet）作为起点，从而减少从头开始收集数据的需要。 相比之下，小数据集通常需要大量的人工工作来扩充或合成数据以实现类似的结果。