docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거
Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를 Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류. - 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로 자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거, 동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거. - 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming, Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business, Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로, 나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는 title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백). 원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지. - 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서. - 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는 지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지. - Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경. - 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,162 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-actor-critic-models
|
||||
title: Actor-Critic Models
|
||||
category: 10_Wiki/Topics
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: [Actor-Critic, A2C, A3C, PPO family, Policy + Value Methods]
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.95
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [reinforcement-learning, actor-critic, ppo, a3c, sac, rlhf]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: Python
|
||||
framework: PyTorch/CleanRL/TorchRL
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Actor-Critic Models
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"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).
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 motivation
|
||||
- **REINFORCE pure policy gradient**: ∇log π(a|s) · R — 매 high variance, 매 slow.
|
||||
- **Value-only (DQN)**: 매 discrete action 의 only, 매 stochastic policy 의 X.
|
||||
- **Actor-critic**: ∇log π(a|s) · A(s,a) where A = Q − V (advantage) — 매 variance 의 reduce + 매 continuous action.
|
||||
|
||||
### 매 advantage estimation
|
||||
- **Monte Carlo**: A = G_t − V(s) — 매 unbiased, 매 high variance.
|
||||
- **TD(0)**: A = r + γV(s') − V(s) — 매 biased, 매 low variance.
|
||||
- **GAE (Generalized Advantage Estimation)**: 매 λ-weighted blend — 매 modern default.
|
||||
|
||||
### 매 algorithm zoo
|
||||
- **A2C / A3C** (2016): 매 synchronous / async parallel actor.
|
||||
- **PPO** (2017): 매 clipped ratio, 매 industry default — robust + simple.
|
||||
- **SAC** (2018): 매 entropy-regularized, 매 off-policy continuous.
|
||||
- **TD3**: 매 twin Q + delayed policy update — DDPG fix.
|
||||
- **IMPALA**: 매 V-trace correction 의 distributed off-policy.
|
||||
- **GRPO** (DeepSeek 2024): 매 group relative advantage — 매 LLM RL post-training, 매 critic-free variant.
|
||||
- **DPO / IPO / KTO** (2023-2024): 매 preference-based, 매 critic 의 implicit.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. Game (Atari, StarCraft II, Dota 2 OpenAI Five).
|
||||
2. Robotics (locomotion, manipulation — SAC default).
|
||||
3. LLM RLHF post-training (PPO → GRPO / DPO 의 shift 2024-2026).
|
||||
4. Recommendation (counterfactual policy learning).
|
||||
5. Trading / market-making (risk-adjusted reward).
|
||||
6. Autonomous driving sim-to-real.
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### PPO core (CleanRL-style)
|
||||
```python
|
||||
import torch, torch.nn as nn
|
||||
from torch.distributions import Normal
|
||||
|
||||
class ActorCritic(nn.Module):
|
||||
def __init__(self, obs_dim, act_dim):
|
||||
super().__init__()
|
||||
self.shared = nn.Sequential(nn.Linear(obs_dim, 64), nn.Tanh(), nn.Linear(64, 64), nn.Tanh())
|
||||
self.mu = nn.Linear(64, act_dim)
|
||||
self.log_std = nn.Parameter(torch.zeros(act_dim))
|
||||
self.v = nn.Linear(64, 1)
|
||||
|
||||
def forward(self, x):
|
||||
h = self.shared(x)
|
||||
return Normal(self.mu(h), self.log_std.exp()), self.v(h).squeeze(-1)
|
||||
|
||||
def ppo_loss(logp_new, logp_old, adv, value, ret, ent, clip=0.2, vc=0.5, ec=0.01):
|
||||
ratio = (logp_new - logp_old).exp()
|
||||
surr1 = ratio * adv
|
||||
surr2 = ratio.clamp(1 - clip, 1 + clip) * adv
|
||||
pi_loss = -torch.min(surr1, surr2).mean()
|
||||
v_loss = ((value - ret) ** 2).mean()
|
||||
return pi_loss + vc * v_loss - ec * ent.mean()
|
||||
```
|
||||
|
||||
### GAE
|
||||
```python
|
||||
def gae(rewards, values, dones, gamma=0.99, lam=0.95):
|
||||
adv = torch.zeros_like(rewards)
|
||||
last = 0.0
|
||||
for t in reversed(range(len(rewards))):
|
||||
nonterm = 1.0 - dones[t]
|
||||
delta = rewards[t] + gamma * values[t+1] * nonterm - values[t]
|
||||
last = delta + gamma * lam * nonterm * last
|
||||
adv[t] = last
|
||||
return adv
|
||||
```
|
||||
|
||||
### SAC update (continuous control)
|
||||
```python
|
||||
# 매 twin Q + entropy temperature α auto-tune
|
||||
q_target = r + gamma * (1 - d) * (torch.min(q1_t(s2, a2), q2_t(s2, a2)) - alpha * logp_a2)
|
||||
q1_loss = ((q1(s, a) - q_target.detach()) ** 2).mean()
|
||||
pi_loss = (alpha * logp - torch.min(q1(s, a_pi), q2(s, a_pi))).mean()
|
||||
alpha_loss = -(log_alpha * (logp + target_entropy).detach()).mean()
|
||||
```
|
||||
|
||||
### GRPO (LLM RL post-training, 2024-2026)
|
||||
```python
|
||||
# 매 group of K samples per prompt, 매 critic 의 X — group mean baseline
|
||||
def grpo_advantage(rewards): # rewards: (B, K)
|
||||
mean = rewards.mean(dim=1, keepdim=True)
|
||||
std = rewards.std(dim=1, keepdim=True) + 1e-8
|
||||
return (rewards - mean) / std # 매 normalized advantage
|
||||
|
||||
# loss = -E[ A * log π(y|x) ] + β * KL(π || π_ref)
|
||||
```
|
||||
|
||||
### DPO (preference-only, no reward model, no critic)
|
||||
```python
|
||||
def dpo_loss(logp_w, logp_l, ref_logp_w, ref_logp_l, beta=0.1):
|
||||
# w = winner (preferred), l = loser
|
||||
return -torch.nn.functional.logsigmoid(beta * ((logp_w - ref_logp_w) - (logp_l - ref_logp_l))).mean()
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Algorithm |
|
||||
|---|---|
|
||||
| Discrete action, on-policy | PPO |
|
||||
| Continuous control, sample-efficient | SAC |
|
||||
| Massive parallel sim | IMPALA / Ape-X |
|
||||
| LLM RLHF (with reward model) | PPO → GRPO 의 shift |
|
||||
| LLM preference data only | DPO / IPO / KTO |
|
||||
| Sparse reward, exploration-hard | PPO + RND/ICM |
|
||||
| Offline data only | CQL / IQL (offline RL) |
|
||||
|
||||
**기본값**: 매 robotics — SAC. 매 game/sim — PPO. 매 LLM post-training — GRPO 또는 DPO.
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Reinforcement Learning]] · [[Policy Gradient Methods]]
|
||||
- 변형: [[PPO]] · [[A3C]] · [[GRPO]]
|
||||
- 응용: [[RLHF]]
|
||||
- Adjacent: [[GAE]] · [[DPO]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: 매 LLM RLHF / RLAIF post-training (PPO/GRPO), 매 RL agent code review.
|
||||
**언제 X**: 매 supervised data 의 abundant + simple — 매 SFT 의 first 의 try.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **No advantage normalize**: 매 PPO 의 unstable — 매 per-batch normalize.
|
||||
- **Shared trunk too large**: 매 actor/critic interference — 매 separate head 의 prefer 의 large model.
|
||||
- **Reward scaling skip**: 매 value loss 의 explode — 매 running mean/std normalize.
|
||||
- **Off-policy data 의 PPO 의 reuse epoch >10**: 매 ratio 의 explode — 매 4-10 epoch only.
|
||||
- **Critic 의 frozen leave**: 매 value bootstrap 의 stale — 매 jointly update.
|
||||
- **GRPO 의 K=2**: 매 baseline noise — 매 K≥4 (보통 8-16).
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (Sutton & Barto 2nd ed Ch 13; Schulman et al. PPO 2017; Haarnoja SAC 2018; DeepSeek-Math GRPO 2024; Rafailov DPO 2023; CleanRL implementations).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — PPO/SAC/GRPO/DPO 2026 landscape + working code |
|
||||
Reference in New Issue
Block a user