EasySteer: Ein einheitliches Framework für hochleistungsfähige und erweiterbare LLM-Steuerung

EasySteer: A Unified Framework for High-Performance and Extensible LLM Steering

September 29, 2025

papers.authors: Haolei Xu, Xinyu Mei, Yuchen Yan, Rui Zhou, Wenqi Zhang, Weiming Lu, Yueting Zhuang, Yongliang Shen

cs.AI

papers.abstract

Die Steuerung großer Sprachmodelle (LLMs) hat sich als vielversprechendes Paradigma etabliert, um das Modellverhalten zur Inferenzzeit durch gezielte Manipulation versteckter Zustände zu kontrollieren. Dies bietet eine leichtgewichtige Alternative zu kostspieligen Nachschulungen. Allerdings leiden bestehende Steuerungsframeworks unter kritischen Einschränkungen: ineffiziente Berechnungen, begrenzte Erweiterbarkeit und eingeschränkte Funktionalität, die sowohl den Forschungsfortschritt als auch die praktische Anwendung behindern. Wir präsentieren EasySteer, ein einheitliches Framework für hochleistungsfähige, erweiterbare LLM-Steuerung, das auf vLLM basiert. Unser System verfügt über eine modulare Architektur mit anpassbaren Schnittstellen für sowohl analysebasierte als auch lernbasierte Methoden, fein abgestimmte Parameterkontrolle, vorberechnete Steuerungsvektoren für acht Anwendungsbereiche und ein interaktives Demonstrationssystem. Durch die tiefe Integration mit vLLMs optimiertem Inferenzmotor erreicht EasySteer eine 5,5- bis 11,4-fache Beschleunigung gegenüber bestehenden Frameworks. Umfangreiche Experimente belegen seine Wirksamkeit bei der Reduzierung von Überdenken, Halluzinationen und anderen Schlüsselanwendungen. EasySteer wandelt die Steuerung von einer Forschungstechnik in eine produktionsreife Fähigkeit um und schafft damit eine kritische Infrastruktur für einsetzbare, kontrollierbare Sprachmodelle.

English

Large language model (LLM) steering has emerged as a promising paradigm for controlling model behavior at inference time through targeted manipulation of hidden states, offering a lightweight alternative to expensive retraining. However, existing steering frameworks suffer from critical limitations: computational inefficiency, limited extensibility, and restricted functionality that hinder both research progress and practical deployment. We present EasySteer, a unified framework for high-performance, extensible LLM steering built on vLLM. Our system features modular architecture with pluggable interfaces for both analysis-based and learning-based methods, fine-grained parameter control, pre-computed steering vectors for eight application domains, and an interactive demonstration system. Through deep integration with vLLM's optimized inference engine, EasySteer achieves 5.5-11.4times speedup over existing frameworks. Extensive experiments demonstrate its effectiveness in overthinking mitigation, hallucination reduction, and other key applications. EasySteer transforms steering from research technique to production-ready capability, establishing critical infrastructure for deployable, controllable language models.