【tokens】在人工智能、自然语言处理（NLP）以及区块链等技术领域中，“tokens”是一个常见且重要的概念。它不仅指代数字资产，还广泛用于描述数据处理中的基本单位。本文将对“tokens”的定义、用途及不同领域的应用进行总结，并通过表格形式清晰展示其核心信息。
一、
Tokens 是一种可以表示信息、价值或权限的单元，在不同的上下文中具有不同的含义。在自然语言处理中，token 指的是文本中被拆分的基本单位，如单词、标点符号或子词；在区块链中，token 则代表一种可交易的数字资产，通常基于特定的协议或平台发行。此外，token 还可以用于身份验证、访问控制等领域，作为系统间通信和授权的媒介。
随着人工智能技术的发展，token 的使用越来越广泛，尤其是在大型语言模型中，token 的数量直接影响模型的性能与成本。因此，理解 token 的概念及其应用场景，对于开发者、研究人员和技术爱好者都具有重要意义。
二、Token 相关信息表
| 类别 | 定义 | 应用场景 | 示例 |
| 自然语言处理（NLP） | 文本中被分割的基本单位，如单词、子词或标点符号 | 文本预处理、模型训练、语义分析 | “I am a student.” 被分割为 ["I", "am", "a", "student", "."] |
| 区块链 | 基于智能合约发行的数字资产，代表某种权利或价值 | 加密货币、去中心化金融（DeFi）、NFT | Ethereum 上的 ETH、Uniswap 的 UNI |
| 访问控制 | 用于身份验证和权限管理的令牌 | 用户登录、API 接口调用 | OAuth 2.0 中的 Access Token |
| 数据处理 | 在机器学习中用于表示输入数据的单元 | 特征提取、序列建模 | 在 RNN 或 Transformer 中作为输入单元 |
三、总结
无论是 NLP 中的 token 分割，还是区块链中的数字资产，token 都是现代技术体系中不可或缺的一部分。它不仅简化了复杂的数据结构，也提升了系统的灵活性和安全性。随着技术的不断演进，token 的应用场景还将进一步扩展，成为连接人与机器、数据与价值的重要桥梁。
