EasySteer: Un Marco Unificado para la Dirección de LLM de Alto Rendimiento y Extensible

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

September 29, 2025

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

cs.AI

Resumen

El direccionamiento de modelos de lenguaje de gran escala (LLM, por sus siglas en inglés) ha surgido como un paradigma prometedor para controlar el comportamiento de los modelos durante la inferencia mediante la manipulación dirigida de estados ocultos, ofreciendo una alternativa ligera al costoso reentrenamiento. Sin embargo, los marcos de direccionamiento existentes presentan limitaciones críticas: ineficiencia computacional, extensibilidad limitada y funcionalidad restringida que obstaculizan tanto el progreso de la investigación como la implementación práctica. Presentamos EasySteer, un marco unificado para el direccionamiento de LLM de alto rendimiento y extensible, construido sobre vLLM. Nuestro sistema cuenta con una arquitectura modular con interfaces conectables para métodos basados en análisis y aprendizaje, control de parámetros de grano fino, vectores de direccionamiento precalculados para ocho dominios de aplicación y un sistema de demostración interactivo. Gracias a la integración profunda con el motor de inferencia optimizado de vLLM, EasySteer logra una aceleración de 5.5 a 11.4 veces en comparación con los marcos existentes. Experimentos exhaustivos demuestran su eficacia en la mitigación de sobrepensamiento, la reducción de alucinaciones y otras aplicaciones clave. EasySteer transforma el direccionamiento de una técnica de investigación en una capacidad lista para producción, estableciendo una infraestructura crítica para modelos de lenguaje implementables y controlables.

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.