EasySteer: Единая платформа для высокопроизводительного и расширяемого управления крупными языковыми моделями

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

September 29, 2025

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

cs.AI

Аннотация

Управление большими языковыми моделями (LLM) стало перспективной парадигмой для контроля поведения моделей во время вывода через целенаправленное манипулирование скрытыми состояниями, предлагая легковесную альтернативу дорогостоящему переобучению. Однако существующие подходы к управлению страдают от серьезных ограничений: вычислительной неэффективности, ограниченной расширяемости и функциональности, что сдерживает как исследовательский прогресс, так и практическое внедрение. Мы представляем EasySteer — унифицированную платформу для высокопроизводительного и расширяемого управления LLM, построенную на основе vLLM. Наша система отличается модульной архитектурой с подключаемыми интерфейсами для методов, основанных на анализе и обучении, тонким управлением параметрами, предварительно вычисленными векторами управления для восьми прикладных областей и интерактивной демонстрационной системой. Благодаря глубокой интеграции с оптимизированным механизмом вывода vLLM, EasySteer достигает ускорения в 5,5–11,4 раза по сравнению с существующими подходами. Многочисленные эксперименты подтверждают его эффективность в снижении избыточного мышления, уменьшении галлюцинаций и других ключевых задачах. EasySteer превращает управление из исследовательской методики в готовую к производству технологию, создавая критически важную инфраструктуру для развертываемых и контролируемых языковых моделей.

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.