01/10/2025
Công nghệ AI đang bùng nổ mạnh mẽ khi thị trường toàn cầu năm 2025 ước tính đạt 757,58 tỷ USD, và dự kiến vượt mốc 3.600 tỷ USD vào năm 2034. Nhờ tốc độ phát triển ấy, các chiến lược tìm kiếm trong AI như Beam Search ngày càng trở nên quan trọng để giúp hệ thống sinh văn bản, dịch máy hay nhận diện giọng nói tạo ra kết quả hiệu quả và chất lượng hơn. Vậy Beam Search là gì và nguyên lý hoạt động ra sao? Hãy cùng VNPT AI khám phá trong bài viết dưới đây.
Beam Search là gì?
Beam Search là một thuật toán tìm kiếm gần đúng, được thiết kế để xử lý hiệu quả trong những tình huống mà không gian tìm kiếm quá rộng. Thay vì mở rộng tất cả các lựa chọn như trong thuật toán tìm kiếm theo chiều rộng, Beam Search chỉ giữ lại một số lượng giới hạn các phương án có triển vọng nhất tại mỗi bước dựa trên điểm đánh giá được xác định trước.
Cách tiếp cận này giống như việc chiếu một chùm sáng tập trung vào hướng có tiềm năng nhất thay vì chiếu sáng khắp nơi. Nhờ cơ chế chọn lọc này, Beam Search có thể cân bằng giữa hiệu quả tính toán và chất lượng kết quả, giúp tiết kiệm tài nguyên mà vẫn tìm ra những phương án tốt trong không gian tìm kiếm lớn.
>>> Đọc thêm: Reinforcement learning là gì?
Nguyên lý hoạt động của Beam Search
Beam Search hoạt động theo nguyên tắc mở rộng có chọn lọc các khả năng qua từng bước nhằm tìm ra kết quả tốt nhất mà không cần kiểm tra toàn bộ không gian tìm kiếm. Quy trình cơ bản gồm các bước:
- Khởi đầu: Thuật toán bắt đầu từ một nút gốc, thường là trạng thái khởi tạo hoặc ký tự đầu tiên. Từ đây, Beam Search tạo ra tất cả các lựa chọn tiếp theo có thể xảy ra.
- Đánh giá: Mỗi lựa chọn được gán một điểm số dựa trên hàm đánh giá (heuristic) phản ánh mức độ tiềm năng của nó để dẫn đến kết quả tốt.
- Chọn lọc: Thay vì giữ lại tất cả các lựa chọn, thuật toán chỉ chọn ra W tốt nhất (W là beam width: độ rộng chùm tia) để tiếp tục mở rộng ở bước tiếp theo.
- Lặp lại: Quy trình tạo, đánh giá, chọn lọc tiếp tục lặp lại với các lựa chọn mới ở cấp tiếp theo cho đến khi đạt được kết quả mong muốn hoặc chạm đến điều kiện dừng (như số bước giới hạn hoặc đạt nút kết thúc).
Nhờ chiến lược chọn lọc này, Beam Search giúp giới hạn số lượng nhánh cần xét ở mỗi bước, từ đó tiết kiệm đáng kể thời gian và tài nguyên mà vẫn có thể cho ra kết quả chất lượng.
Beam Search khác gì so với Greedy Search?
Cả Beam Search và Greedy Search đều là các thuật toán tìm kiếm được ứng dụng trong các bài toán như nhận diện văn bản, dịch máy, nhận diện giọng nói… Tuy nhiên, hai mô hình này cũng có sự khác biệt đáng kể:
Tiêu chí | Greedy Search | Beam Search |
| Độ rộng tìm kiếm | 1 (chỉ chọn 1 lựa chọn tốt nhất tại mỗi bước) | W (giữ lại nhiều lựa chọn hơn để so sánh tìm ra giải pháp tối ưu nhất) |
| Tốc độ xử lý | Nhanh, tiết kiệm thời gian và tài nguyên | Chậm hơn, do xử lý đồng thời nhiều phương án hơn |
| Ưu điểm | - Đơn giản, dễ triển khai - Tốc độ nhanh, hiệu quả trong các ứng dụng thời gian thực | - Cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác - Tăng khả năng tìm được kết quả tối ưu |
| Nhược điểm | - Dễ bỏ lỡ phương án tốt hơn ở các bước sau | - Tốn bộ nhớ và tài nguyên tính toán hơn - Cần xác định hợp lý giá trị W để đạt hiệu quả |
| Kết quả đầu ra | Một chuỗi duy nhất, dựa trên lựa chọn tại từng bước | W chuỗi ứng viên, lựa chọn chuỗi có điểm cao nhất làm đầu ra cuối |
Ưu nhược điểm của thuật toán Beam Search
Mặc dù Beam Search được đánh giá cao nhờ khả năng cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác, thuật toán này vẫn có những ưu điểm và hạn chế cần cân nhắc trước khi áp dụng vào bài toán cụ thể.
Ưu điểm
Một số ưu điểm của Beam Search phải kể đến như:
- Tiết kiệm thời gian và bộ nhớ: Beam Search không duyệt tất cả các phương án mà chỉ giữ lại một số lựa chọn tiềm năng nhất để mở rộng. Nhờ đó, quá trình tìm kiếm diễn ra nhanh hơn và dùng ít tài nguyên hơn so với việc duyệt toàn bộ không gian.
- Tối ưu xử lý nhờ tái sử dụng thông tin: Nhiều phương án trong Beam Search thường có đoạn tiền tố (prefix) giống nhau, do vậy sẽ tiết kiệm chi phí và tài nguyên tính toán vì có thể tận dụng lại kết quả tính toán đã xử lý ở bước trước.
- Dễ điều chỉnh theo nhu cầu: Người dùng có thể thay đổi beam width, tức số lượng lựa chọn được giữ lại để đạt được sự cân bằng phù hợp giữa tốc độ và độ chính xác, tùy theo mục tiêu cụ thể.
- Phù hợp với các ứng dụng thực tế: Nhờ hiệu quả và độ linh hoạt cao, Beam Search được sử dụng phổ biến trong nhiều hệ thống như dịch ngôn ngữ, tạo văn bản tự động hay trợ lý ảo.
Nhược điểm
Bên cạnh đó, Beam Search cũng tồn tại một số nhược điểm như:
- Không đảm bảo tìm được kết quả tốt nhất: Beam Search chỉ giữ lại một số lựa chọn tiềm năng nhất ở mỗi bước nên có thể bỏ sót những phương án tốt hơn. Vì vậy, thuật toán không đảm bảo tìm ra phương án tối ưu tuyệt đối.
- Phụ thuộc nhiều vào tham số beam width: Việc chọn độ rộng beam quá nhỏ có thể khiến thuật toán bỏ lỡ những kết quả chất lượng, trong khi beam quá lớn lại làm tăng thời gian xử lý và tốn nhiều bộ nhớ.
- Tốn kém hơn: So với Greedy Search, vốn chỉ xét một phương án tại mỗi bước, Beam Search cần xử lý và lưu trữ nhiều lựa chọn cùng lúc, dẫn đến chi phí tính toán và tài nguyên sử dụng cao hơn.
Ứng dụng của Beam Search
Nhờ khả năng tìm kiếm hiệu quả trong không gian lớn và tạo ra kết quả có độ chính xác cao, Beam Search được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực liên quan đến trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận diện giọng nói
Beam Search được sử dụng phổ biến trong các ứng dụng xử lý ngôn ngữ như dịch máy, tóm tắt văn bản hay chatbot. Nhờ khả năng cân nhắc nhiều lựa chọn tại mỗi bước, thuật toán giúp tạo ra câu trả lời mạch lạc và hợp ngữ cảnh hơn. Trong mô hình nhận diện giọng nói, Beam Search giúp người dùng chọn ra chuỗi từ phù hợp nhất dựa trên âm thanh đầu vào, từ đó cải thiện độ chính xác của hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản.
Mô hình mã hóa - giải mã (encoder-decoder)
Beam Search đóng vai trò quan trọng trong quá trình tạo văn bản ở các mô hình encoder-decoder. Khi mô hình đã hiểu được nội dung đầu vào, Beam Search sẽ được sử dụng ở giai đoạn giải mã để chọn ra chuỗi từ tiếng Việt có khả năng phù hợp nhất, từ đó đảm bảo bản dịch đầy đủ và tự nhiên hơn.
Ứng dụng trong robot
Beam Search được sử dụng trong các thuật toán tìm đường, giúp robot xác định lộ trình di chuyển hiệu quả trong môi trường phức tạp. Thay vì kiểm tra mọi con đường có thể, thuật toán chỉ tập trung vào những hướng đi có triển vọng nhất, từ đó tiết kiệm thời gian và tránh lạc hướng.
>>> Bạn có thể quan tâm: Grid Search là gì?
Câu hỏi thường gặp về Beam Search
ChatGPT có sử dụng thuật toán Beam Search không?
ChatGPT không sử dụng Beam Search trong quá trình tạo văn bản. Thay vào đó, mô hình áp dụng các phương pháp sampling như nucleus sampling và temperature sampling, được phát triển dựa trên các thuật toán học sâu (deep learning). Nhờ vậy, ChatGPT có thể tạo ra văn bản mạch lạc và tự nhiên, gần giống như con người.
Beam Search có phải là thuật toán tối ưu không?
Beam Search không được xem là một thuật toán tối ưu bởi tại mỗi bước nó chỉ giữ lại một số lựa chọn có vẻ tiềm năng nhất thay vì xem xét toàn bộ khả năng. Dù vậy, nhờ khả năng tìm kiếm nhanh và hiệu quả trong không gian lớn, Beam Search vẫn được sử dụng rộng rãi trong nhiều bài toán thực tế như dịch máy hay tạo văn bản.
Beam Search có phải là Greedy Search không?
Beam Search không phải là Greedy Search nhưng hai thuật toán này có liên quan chặt chẽ. Thực tế, Greedy Search chính là một trường hợp đặc biệt của Beam Search khi chỉ giữ lại duy nhất một lựa chọn tốt nhất tại mỗi bước (beam width = 1). Trong khi đó, Beam Search giữ lại nhiều lựa chọn hơn, nhờ đó có khả năng tìm ra kết quả tốt hơn.
Tạm kết
Hy vọng rằng bài viết trên của VNPT AI cung cấp cho bạn đọc nhiều thông tin hữu ích. Tóm lại, Beam Search là một thuật toán tìm kiếm hiệu quả, thường được sử dụng trong các ứng dụng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện giọng nói hay trí tuệ nhân tạo. Với khả năng cân bằng giữa độ chính xác và chi phí tính toán, Beam Search trở thành lựa chọn lý tưởng trong nhiều bài toán thực tế, đặc biệt khi không thể thực hiện tìm kiếm toàn bộ không gian khả thi.
