EasySteer: Um Framework Unificado para Direcionamento de LLM de Alto Desempenho e Extensível

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

Resumo

A direção de grandes modelos de linguagem (LLMs, do inglês Large Language Models) surgiu como um paradigma promissor para controlar o comportamento dos modelos durante a inferência por meio da manipulação direcionada de estados ocultos, oferecendo uma alternativa leve ao retreinamento dispendioso. No entanto, as estruturas de direção existentes sofrem com limitações críticas: ineficiência computacional, extensibilidade limitada e funcionalidade restrita, o que dificulta tanto o progresso da pesquisa quanto a implantação prática. Apresentamos o EasySteer, uma estrutura unificada para direção de LLMs de alto desempenho e extensível, construída sobre o vLLM. Nosso sistema apresenta uma arquitetura modular com interfaces conectáveis para métodos baseados em análise e aprendizado, controle de parâmetros refinado, vetores de direção pré-computados para oito domínios de aplicação e um sistema de demonstração interativo. Por meio da integração profunda com o motor de inferência otimizado do vLLM, o EasySteer alcança uma aceleração de 5,5 a 11,4 vezes em relação às estruturas existentes. Experimentos extensivos demonstram sua eficácia na mitigação de "overthinking", redução de alucinações e outras aplicações-chave. O EasySteer transforma a direção de uma técnica de pesquisa em uma capacidade pronta para produção, estabelecendo infraestrutura crítica para modelos de linguagem implantáveis e controláveis.

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.