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？

大模型对数据存储资源的需求与传统业务场景相比，既有相同之处也有不同之处。
相同之处在于，无论是大模型还是传统业务场景，都需要数据存储资源来存储和管理数据。数据存储资源需要具备可靠性、可用性和扩展性等特点，以确保数据的准确性和完整性，以及满足业务增长的需求。
不同之处在于，大模型对数据存储资源的需求更为复杂和多样化。大模型需要处理的数据量通常更大，数据类型更为复杂，需要进行高效的读写操作和数据处理。此外，大模型还需要支持各种算法和计算需求，包括深度学习、机器学习等，对存储性能和I/O吞吐量的要求更高。
因此，大模型需要更加专业和高效的存储解决方案，例如分布式存储系统、高性能存储设备等，以满足其对数据存储资源的需求。同时，大模型也需要更加灵活和可扩展的存储架构，以适应不断变化的数据量和计算需求。