우리는 extit{파라미터 배치 문제 (parameter placement problem)}를 연구합니다: LoRA 어댑터(A는 고정됨)의 B 행렬 내에서 $k$개의 학습 가능한 엔트리라는 고정된 예산이 주어졌을 때, 어떤 $k$개를 선택하느냐가 중요할까요? 지도 미세 조정 (Supervised Fine-Tuning, SFT) 환경에서는 무작위 선택된 부분 집합과 정보에 기반한 부분 집합이 유사한 성능을 달성합니다. 베이스 모델에 대한 GRPO 환경에서는 무작위 배치가 베이스 모델보다 성능을 개선하는 데 실패하는 반면, 그래디언트 정보에 기반한 (gradient-informed) 배치는 표준 LoRA의 정확도를 회복합니다. 이러한 레짐 의존성 (regime dependence)은 그래디언트 구조 (gradient structure)에서 기인합니다: SFT 그래디언트는 저차원 (low-rank)이며 방향적으로 안정적이어서, 어떤 부분 집합이라도 일관된 업데이트를 축적합니다. 반면 GRPO 그래디언트는 고차원 (high-rank)이며 단계별로 거의 직교 (near-orthogonal)하므로, 그래디언트 부호가 일관되게 유지되는 요소만이 학습 신호를 유지합니다. 우리의 스코어링 절차는 10초 미만의 시간과 전체 학습 비용의 0.5% 미만의 비용으로 이러한 핵심 파라미터들을 식별합니다. 선택된 파라미터들은 잔차 스트림 쓰기 투영 (residual-stream-writing projections; V, O, Down)에 집중되어 있으며, 다양한 모델 제품군과 규모 (1.5B - 8B)에 걸쳐 안정적으로 나타납니다.