EasySteer: Un Framework Unificato per il Pilotaggio di LLM ad Alte Prestazioni ed Estensibile

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

September 29, 2025

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

cs.AI

Abstract

Lo steering dei Large Language Model (LLM) è emerso come un paradigma promettente per controllare il comportamento dei modelli durante l'inferenza attraverso la manipolazione mirata degli stati nascosti, offrendo un'alternativa leggera rispetto al costoso retraining. Tuttavia, i framework di steering esistenti presentano limitazioni critiche: inefficienza computazionale, estensibilità limitata e funzionalità ristrette che ostacolano sia il progresso della ricerca che l'implementazione pratica. Presentiamo EasySteer, un framework unificato per lo steering ad alte prestazioni ed estensibile degli LLM, basato su vLLM. Il nostro sistema presenta un'architettura modulare con interfacce pluggabili per metodi sia basati sull'analisi che sull'apprendimento, controllo fine dei parametri, vettori di steering pre-calcolati per otto domini applicativi e un sistema dimostrativo interattivo. Grazie all'integrazione profonda con il motore di inferenza ottimizzato di vLLM, EasySteer raggiunge un'accelerazione di 5,5-11,4 volte rispetto ai framework esistenti. Esperimenti estensivi ne dimostrano l'efficacia nella mitigazione dell'overthinking, nella riduzione delle allucinazioni e in altre applicazioni chiave. EasySteer trasforma lo steering da tecnica di ricerca a capacità pronta per la produzione, stabilendo un'infrastruttura critica per modelli linguistici implementabili e controllabili.

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.