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.       数据存储需求量大：无论是传统业务场景还是大模型场景，都需要大规模存储数据，以满足业务需求。
2.      数据安全性要求高：对于任何业务场景，数据的安全性和隐私保护都是重要的考虑因素。大模型也不例外，需要确保数据的安全性。
3.      数据质量很重要：无论是传统业务还是大模型应用，都需要确保数据的准确性和完整性，以提高模型的准确性和可靠性。

不同之处：
1.       数据规模差异：传统业务场景通常处理的数据量较小，而大模型则需要处理大规模的数据，可能达到数十TB甚至数百TB。
2.      数据处理速度要求：大模型需要快速处理和分析大量数据，对数据处理速度的要求更高。因此，数据存储系统需要具备高性能的读写能力和数据处理能力。
3.      数据存储类型多样化：在大模型场景中，除了结构化数据外，还需要处理大量的非结构化数据，如图像、音频和视频等。因此，数据存储系统需要支持多种类型的存储需求。
4.      数据存储效率要求：由于大模型需要进行大量迭代和训练，对数据存储的效率和响应时间有更高的要求。因此，数据存储系统需要具备高效率和低延迟的特点。
5.      数据存储可扩展性：大模型的应用和发展通常需要不断扩展数据存储容量和性能。因此，数据存储系统需要具备可扩展性，能够随着业务的发展而灵活扩展。

综上所述，虽然传统业务场景和大模型场景在数据存储资源需求方面有一些共同点，但大模型对数据规模、处理速度、存储类型、效率和可扩展性等方面有更高的要求。