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？

大模型应用相较于传统业务，对数据存储的需求具有以下特殊性：

1. 数据量大：大模型需要处理的数据量通常非常庞大，这就要求数据存储系统能够承受大规模的数据存储和处理。
2. 数据类型复杂：大模型需要处理的数据类型通常非常复杂，包括结构化数据、非结构化数据、图像、音频、视频等多种类型，这就要求数据存储系统能够支持多种数据类型的存储和处理。
3. 数据访问速度要求高：大模型需要快速访问和处理数据，因此数据存储系统需要具有高速读写能力和低延迟的数据访问能力。
4. 数据安全性要求高：大模型处理的数据通常包含敏感信息，因此数据存储系统需要具有高度的数据安全性，包括数据加密、访问控制、备份和恢复等功能。

与传统业务数据存储需求一致的地方包括：

1. 数据一致性：无论是大模型还是传统业务，都需要保证数据的一致性，即数据在不同的系统和应用之间能够保持同步和一致。
2. 数据可靠性：无论是大模型还是传统业务，都需要保证数据的可靠性，即数据在存储和处理过程中不会丢失或损坏。
3. 数据备份和恢复：无论是大模型还是传统业务，都需要进行数据备份和恢复，以保证数据在意外情况下能够及时恢复。
4. 数据管理和维护：无论是大模型还是传统业务，都需要进行数据管理和维护，包括数据清洗、数据归档、数据迁移等操作。