零基 LoRA 微调保留后 RL 模型推理能力
原文标题：Reasoning-Preserving Fine-Tuning of Post-RL LLMs with Null-Basis LoRA
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论文发现后 RL 模型的推理激活集中在低维子空间，留有大量零空间容量用于适配。作者提出 Null-Basis LoRA（NB-LoRA），从推理激活构造固定近似零基，并通过该基重参数化 LoRA 更新，在微调全程施加保留约束。实验显示 NB-LoRA 适配性能与标准 LoRA 相当，同时将推理准确率维持在微调前水平。
- 问题
- 后RL模型做后续SFT时会严重覆盖已获得的推理能力。
- 方法
- 发现推理激活集中在低维子空间，从少量样本估计固定近似零基，并用该基重参数化LoRA更新，在微调全程施加逐层隐藏状态保留约束。
- 结果
- 适配性能与标准LoRA相当，同时将推理准确率维持在微调前水平。
- 影响
- 让工程师在给RL后模型注入新领域知识时不必牺牲已有推理能力，且不引入重放或梯度投影的额外训练开销。
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