In Big O notation, a large input refers to inputs where the number of n elements goes towards infinity. In practical terms, a large input would be best defined as anything beyond the breakpoint you mention. Yes, there does likely exist a breakpoint, but it would not be measured in terms of bytes, but rather the number of elements to sort, called n. Big O notation and time complexity refer to the number of operations needed to sort the a list of length n in the worst case scenario. For a small number of elements (small values of n), a algorithm that can sort the list in n^2 steps and an algorithm that sorts the list in n log n steps will perform a similar number of steps eg, for 10 elements, n^2 is 100, and n log n is ~23. In this case, it may be that the amount of time it takes to perform a single step dominates performance. If the n^2 algorithm can perform an operation 10x faster than the n log n algorithm performs an operation, then it will finish it's 100 operations before the n log n algorithm finishes it's 23 operations.
For larger values of n, the number of operations required starts to dominate. For example, if we have a list of 10,000 elements instead of 10 elements, n^2 is 100,000,000 (One Hundred Million steps), while n log n is only 92,103 steps. Even though the n^2 algorithm can do each step 10 times faster, it has to do 1,000 times more steps. So in this case, the n log n algorithm will outperform the n^2 algorithm by a large margin. The margin will only get exponentially wider as the number of elements increases. 
As general rule of thumb for sorting algorithms, the "small number" where a simple algorithm might be faster is around lists of low double digits elements, like 10 to 70. A "large number" of elements where a faster algorithm starts to dominate can be estimated as around 100 elements and higher.
ในรูปแบบ Big O อินพุตขนาดใหญ่หมายถึงอินพุตที่มีจำนวนองค์ประกอบ n ไปทางอนันต์ ในทางปฏิบัติ อินพุตขนาดใหญ่จะถูกกำหนดให้เป็นสิ่งใดก็ตามที่อยู่นอกเหนือเบรกพอยต์ที่คุณกล่าวถึงได้ดีที่สุด ใช่ น่าจะมีเบรกพอยต์อยู่ แต่จะไม่ได้วัดเป็นไบต์ แต่จะวัดจำนวนองค์ประกอบที่จะเรียงลำดับ เรียกว่า n สัญกรณ์ Big O และความซับซ้อนของเวลาหมายถึงจำนวนการดำเนินการที่จำเป็นในการจัดเรียงรายการความยาว n ในกรณีที่เลวร้ายที่สุด สำหรับองค์ประกอบจำนวนเล็กน้อย (ค่า n น้อย) อัลกอริทึมที่สามารถเรียงลำดับรายการใน n^2 ขั้นตอน และอัลกอริทึมที่เรียงลำดับรายการใน n log n ขั้นตอนจะดำเนินการในจำนวนขั้นตอนที่ใกล้เคียงกัน เช่น สำหรับ 10 องค์ประกอบ n^2 คือ 100 และ n log n คือ ~23 ในกรณีนี้ อาจเป็นเพราะระยะเวลาที่ใช้ในการดำเนินการขั้นตอนเดียวมีอิทธิพลเหนือประสิทธิภาพ หากอัลกอริทึม n^2 สามารถดำเนินการได้เร็วกว่าอัลกอริทึม n log n ดำเนินการถึง 10 เท่า มันจะเสร็จสิ้นการดำเนินการ 100 ครั้งก่อนที่อัลกอริทึม n log n จะเสร็จสิ้นการดำเนินการ 23 ครั้ง สำหรับค่า n ที่มากขึ้น จำนวนการดำเนินการที่ต้องการจะเริ่มมีอิทธิพลเหนือ ตัวอย่างเช่น หากเรามีรายการ 10,000 องค์ประกอบแทนที่จะเป็น 10 องค์ประกอบ n^2 จะเท่ากับ 100,000,000 (หนึ่งร้อยล้านขั้นตอน) ในขณะที่ n log n มีเพียง 92,103 ขั้นตอน แม้ว่าอัลกอริทึม n^2 จะทำแต่ละขั้นตอนได้เร็วขึ้น 10 เท่า แต่ก็ต้องทำมากกว่า 1,000 เท่า ดังนั้นในกรณีนี้ อัลกอริธึม n log n จะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าอัลกอริธึม n^2 ด้วยระยะขอบที่มาก ระยะขอบจะกว้างขึ้นแบบทวีคูณเมื่อจำนวนองค์ประกอบเพิ่มขึ้น ตามกฎทั่วไปสำหรับการเรียงลำดับอัลกอริธึม "จำนวนน้อย" ซึ่งอัลกอริธึมอย่างง่ายอาจเร็วกว่านั้นจะอยู่รอบๆ รายการองค์ประกอบที่มีเลขสองหลักต่ำ เช่น 10 ถึง 70 องค์ประกอบ "จำนวนมาก" ที่อัลกอริธึมที่เร็วกว่าเริ่มมีอำนาจเหนือสามารถ ประมาณได้ประมาณ 100 องค์ประกอบขึ้นไป
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence