EasySteer: Een Uniform Framework voor Hoogwaardige en Uitbreidbare LLM-sturing

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

September 29, 2025

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

cs.AI

Samenvatting

Het sturen van grote taalmodellen (LLM) is naar voren gekomen als een veelbelovend paradigma voor het beheersen van modelgedrag tijdens inferentie door gerichte manipulatie van verborgen toestanden, wat een lichtgewicht alternatief biedt voor kostbare hertraining. Bestaande stuurframeworks kampen echter met kritieke beperkingen: computationele inefficiëntie, beperkte uitbreidbaarheid en beperkte functionaliteit die zowel de onderzoeksvooruitgang als de praktische implementatie belemmeren. Wij presenteren EasySteer, een uniform framework voor hoogwaardig, uitbreidbaar LLM-sturen, gebouwd op vLLM. Ons systeem beschikt over een modulaire architectuur met plug-and-play interfaces voor zowel analyse- als leergebaseerde methoden, fijnmazige parametercontrole, vooraf berekende stuurvectoren voor acht toepassingsdomeinen en een interactief demonstratiesysteem. Door diepe integratie met de geoptimaliseerde inferentie-engine van vLLM behaalt EasySteer een snelheidsverbetering van 5,5 tot 11,4 keer ten opzichte van bestaande frameworks. Uitgebreide experimenten tonen de effectiviteit aan bij het verminderen van overdenken, het terugdringen van hallucinaties en andere belangrijke toepassingen. EasySteer transformeert sturen van een onderzoeksmethode naar een productieklare functionaliteit, en legt daarmee de cruciale infrastructuur voor inzetbare, beheersbare taalmodellen.

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.