[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,93 +1,162 @@
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id: wiki-2026-0508-actor-critic-models
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title: Actor Critic Models
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title: Actor-Critic Models
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-ACMO-001]
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aliases: [Actor-Critic, A2C, A3C, PPO family, Policy + Value Methods]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.99
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tags: [auto-reinforced, Reinforcement-Learning, actor-critic, Deep-Learning, machine-learning-Architecture]
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confidence_score: 0.95
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verification_status: applied
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tags: [reinforcement-learning, actor-critic, ppo, a3c, sac, rlhf]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: unspecified
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framework: unspecified
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language: Python
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framework: PyTorch/CleanRL/TorchRL
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# [[Actor-Critic-Models|Actor-Critic-Models]]
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# Actor-Critic Models
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "배우와 비평가의 이인삼조: 직접 행동하며 점수를 따는 '배우(Actor)'와, 그 행동의 가치를 냉정하게 평가하여 배우의 실력을 키워주는 '비평가(Critic)'가 결합된 가장 강력한 강화학습 구조."
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## 매 한 줄
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> **"매 policy (actor) + value estimator (critic) 의 jointly train"**. Actor-critic = 매 policy gradient 의 high-variance 의 critic baseline (V or Q) 의 reduce 의 hybrid RL family. 매 modern landscape 의 backbone — PPO (Atari, locomotion, RLHF), SAC (continuous control), IMPALA/Ape-X (distributed), GRPO (LLM RL post-training, Claude/DeepSeek 2024-2026).
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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액터-크리틱(Actor-Critic) 모델은 강화학습에서 정책 기반(Policy-based) 방식과 가치 기반(Value-based) 방식의 장점을 결합한 아키텍처입니다.
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## 매 핵심
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1. **구성 요소와 역할**:
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* **Actor (정책)**: 현재 상태에서 어떤 행동을 할지 결정. 학습을 통해 더 높은 보상을 얻는 행동의 확률을 높임.
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* **Critic (가치)**: 배우가 취한 행동의 결과를 보고, 그 상태의 가치(Value)나 보상 예측 오차(TD Error)를 계산하여 가이드라인 제공.
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2. **학습 루프**:
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* 배우가 행동 수행 -> 환경이 보상 반환 -> 비평가가 평가(Value 예측) -> 비평가가 자신의 오류(Critic Loss) 수정 및 배우에게 '어드밴티지(Advantage)' 전달 -> 배우가 칭찬받은 방향으로 정책 업데이트.
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3. **왜 사용하는가?**:
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* 기존 Policy Gradient 방식의 높은 분산(Variance) 문제를 비평가의 안정적인 가치 평가로 완화하여 학습의 수렴 속도를 비약적으로 높임.
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### 매 motivation
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- **REINFORCE pure policy gradient**: ∇log π(a|s) · R — 매 high variance, 매 slow.
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- **Value-only (DQN)**: 매 discrete action 의 only, 매 stochastic policy 의 X.
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- **Actor-critic**: ∇log π(a|s) · A(s,a) where A = Q − V (advantage) — 매 variance 의 reduce + 매 continuous action.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 초기 강화학습은 한쪽(Actor 혹은 Critic)에만 치우쳐 학습 효율이 낮았으나, 현대의 정책 기반 RL 정책은 A3C, PPO, SAC 등 액터-크리틱 구조를 표준으로 채택하여 인간 수준의 게임 및 로봇 제어 정책을 실현함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: 거대 언어 모델의 RLHF 과정에서, 보상 모델(RM)이 비평가 역할을 수용하여 모델의 답변 품질을 정밀하게 교정하는 '언어 지능용 액터-크리틱 정책'이 생성 AI 품질의 핵심 지표로 자리 잡음.
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### 매 advantage estimation
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- **Monte Carlo**: A = G_t − V(s) — 매 unbiased, 매 high variance.
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- **TD(0)**: A = r + γV(s') − V(s) — 매 biased, 매 low variance.
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- **GAE (Generalized Advantage Estimation)**: 매 λ-weighted blend — 매 modern default.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]], [[RLHF (인간 피드백 기반 강화 학습)|RLHF (인간 피드백 기반 강화 학습)]], [[Reward Prediction Error|Reward Prediction Error]], [[Decision Theory|Decision Theory]], [[Robotics|Robotics]]
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- **Modern Tech/Tools**: PPO (Proximal Policy [[Optimization|Optimization]]), Soft Actor-Critic (SAC), Stable Baselines3.
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### 매 algorithm zoo
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- **A2C / A3C** (2016): 매 synchronous / async parallel actor.
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- **PPO** (2017): 매 clipped ratio, 매 industry default — robust + simple.
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- **SAC** (2018): 매 entropy-regularized, 매 off-policy continuous.
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- **TD3**: 매 twin Q + delayed policy update — DDPG fix.
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- **IMPALA**: 매 V-trace correction 의 distributed off-policy.
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- **GRPO** (DeepSeek 2024): 매 group relative advantage — 매 LLM RL post-training, 매 critic-free variant.
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- **DPO / IPO / KTO** (2023-2024): 매 preference-based, 매 critic 의 implicit.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Game (Atari, StarCraft II, Dota 2 OpenAI Five).
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2. Robotics (locomotion, manipulation — SAC default).
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3. LLM RLHF post-training (PPO → GRPO / DPO 의 shift 2024-2026).
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4. Recommendation (counterfactual policy learning).
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5. Trading / market-making (risk-adjusted reward).
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6. Autonomous driving sim-to-real.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### PPO core (CleanRL-style)
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```python
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import torch, torch.nn as nn
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from torch.distributions import Normal
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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class ActorCritic(nn.Module):
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def __init__(self, obs_dim, act_dim):
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super().__init__()
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self.shared = nn.Sequential(nn.Linear(obs_dim, 64), nn.Tanh(), nn.Linear(64, 64), nn.Tanh())
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self.mu = nn.Linear(64, act_dim)
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self.log_std = nn.Parameter(torch.zeros(act_dim))
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self.v = nn.Linear(64, 1)
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- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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def forward(self, x):
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h = self.shared(x)
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return Normal(self.mu(h), self.log_std.exp()), self.v(h).squeeze(-1)
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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|------|-----------|-----------|--------|
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| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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def ppo_loss(logp_new, logp_old, adv, value, ret, ent, clip=0.2, vc=0.5, ec=0.01):
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ratio = (logp_new - logp_old).exp()
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||||
surr1 = ratio * adv
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surr2 = ratio.clamp(1 - clip, 1 + clip) * adv
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||||
pi_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean()
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v_loss = ((value - ret) ** 2).mean()
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||||
return pi_loss + vc * v_loss - ec * ent.mean()
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### GAE
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```python
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def gae(rewards, values, dones, gamma=0.99, lam=0.95):
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adv = torch.zeros_like(rewards)
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last = 0.0
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||||
for t in reversed(range(len(rewards))):
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nonterm = 1.0 - dones[t]
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delta = rewards[t] + gamma * values[t+1] * nonterm - values[t]
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||||
last = delta + gamma * lam * nonterm * last
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adv[t] = last
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||||
return adv
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```
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**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### SAC update (continuous control)
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```python
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# 매 twin Q + entropy temperature α auto-tune
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q_target = r + gamma * (1 - d) * (torch.min(q1_t(s2, a2), q2_t(s2, a2)) - alpha * logp_a2)
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q1_loss = ((q1(s, a) - q_target.detach()) ** 2).mean()
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pi_loss = (alpha * logp - torch.min(q1(s, a_pi), q2(s, a_pi))).mean()
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alpha_loss = -(log_alpha * (logp + target_entropy).detach()).mean()
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```
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**선택 B를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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### GRPO (LLM RL post-training, 2024-2026)
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```python
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# 매 group of K samples per prompt, 매 critic 의 X — group mean baseline
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def grpo_advantage(rewards): # rewards: (B, K)
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mean = rewards.mean(dim=1, keepdim=True)
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std = rewards.std(dim=1, keepdim=True) + 1e-8
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return (rewards - mean) / std # 매 normalized advantage
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**기본값:**
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> *(TODO)*
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# loss = -E[ A * log π(y|x) ] + β * KL(π || π_ref)
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```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### DPO (preference-only, no reward model, no critic)
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```python
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def dpo_loss(logp_w, logp_l, ref_logp_w, ref_logp_l, beta=0.1):
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# w = winner (preferred), l = loser
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return -torch.nn.functional.logsigmoid(beta * ((logp_w - ref_logp_w) - (logp_l - ref_logp_l))).mean()
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||||
```
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- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Algorithm |
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|---|---|
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| Discrete action, on-policy | PPO |
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| Continuous control, sample-efficient | SAC |
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| Massive parallel sim | IMPALA / Ape-X |
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| LLM RLHF (with reward model) | PPO → GRPO 의 shift |
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| LLM preference data only | DPO / IPO / KTO |
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| Sparse reward, exploration-hard | PPO + RND/ICM |
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| Offline data only | CQL / IQL (offline RL) |
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**기본값**: 매 robotics — SAC. 매 game/sim — PPO. 매 LLM post-training — GRPO 또는 DPO.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Reinforcement Learning]] · [[Policy Gradient Methods]]
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- 변형: [[PPO]] · [[SAC]] · [[A3C]] · [[IMPALA]] · [[GRPO]]
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||||
- 응용: [[RLHF]] · [[Robotic Locomotion]] · [[Game-Playing Agents]] · [[LLM Post-training]]
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||||
- Adjacent: [[GAE]] · [[Advantage Function]] · [[DPO]] · [[Reward Modeling]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 LLM RLHF / RLAIF post-training (PPO/GRPO), 매 RL agent code review.
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**언제 X**: 매 supervised data 의 abundant + simple — 매 SFT 의 first 의 try.
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## ❌ 안티패턴
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- **No advantage normalize**: 매 PPO 의 unstable — 매 per-batch normalize.
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- **Shared trunk too large**: 매 actor/critic interference — 매 separate head 의 prefer 의 large model.
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- **Reward scaling skip**: 매 value loss 의 explode — 매 running mean/std normalize.
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- **Off-policy data 의 PPO 의 reuse epoch >10**: 매 ratio 의 explode — 매 4-10 epoch only.
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- **Critic 의 frozen leave**: 매 value bootstrap 의 stale — 매 jointly update.
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- **GRPO 의 K=2**: 매 baseline noise — 매 K≥4 (보통 8-16).
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Sutton & Barto 2nd ed Ch 13; Schulman et al. PPO 2017; Haarnoja SAC 2018; DeepSeek-Math GRPO 2024; Rafailov DPO 2023; CleanRL implementations).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — PPO/SAC/GRPO/DPO 2026 landscape + working code |
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Reference in New Issue
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