与传统业务场景相比，大模型对数据存储资源的需求有哪些相同与不同之处？

相同之处：

1. 数据量大：大模型和传统业务场景都需要处理大量数据，因此双方对于数据存储资源的需求量都很大。
2. 安全性：数据安全性对于大模型和传统业务场景都是重要关注点，尤其涉及内部私有数据和敏感数据。
   不同之处：
3. 存储方式：大模型需要特定的存储方式来支持高效读取模型参数和训练数据，而传统业务场景可能更多使用传统数据库和文件存储方式。
4. 访问模式：大模型可能需要频繁的读写访问，而传统业务场景通常设计为批量处理和定时更新。
5. 数据结构：大模型可能需要更复杂的数据结构来存储模型参数和训练数据，而传统业务场景更注重结构化数据存储。
   综上所述，虽然大模型和传统业务场景在数据存储资源需求方面有共通之处，如数据量大和安全性要求，但它们在存储方式、访问模式和数据结构等方面存在明显差异。理解这些相同与不同之处有助于有效满足大模型对数据存储资源的特殊需求。