プロキシトークンの概念は、言語モデルや強化学習などの他のタスクにも応用可能です。言語モデルにおいては、文脈の重要な部分を代表するトークンを選択することで、計算効率を向上させつつ、文の意味を保持することができます。特に、長文の処理においては、全てのトークンを考慮するのではなく、重要なトークンのみを抽出して処理することで、計算コストを削減し、モデルの応答速度を向上させることが期待されます。
また、強化学習においても、エージェントが環境から得る情報の中で重要な状態をプロキシトークンとして選択することで、学習効率を高めることができます。特に、状態空間が広大な場合、全ての状態を考慮するのではなく、代表的な状態を選択することで、学習の収束を早め、計算リソースを節約することが可能です。このように、プロキシトークンの概念は、さまざまなタスクにおいて計算効率を向上させるための有力な手段となり得ます。