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

📄 arXiv: 2509.25175v1 📥 PDF

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

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-29

备注: project: https://github.com/ZJU-REAL/EasySteer

💡 一句话要点

EasySteer：基于vLLM的高性能、可扩展LLM引导统一框架

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: LLM引导 可控生成 推理优化 vLLM 隐藏状态干预

📋 核心要点

  1. 现有LLM引导框架计算效率低、扩展性差、功能受限，难以满足研究和部署需求。
  2. EasySteer通过模块化架构、可插拔接口和预计算向量，实现了高性能和可扩展的LLM引导。
  3. EasySteer在多个任务上实现了显著的性能提升，例如速度提升5.5-11.4倍，并有效缓解幻觉问题。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLM）引导已成为一种有前景的范例，它通过对隐藏状态的有针对性操作来控制推理时模型的行为，为昂贵的再训练提供了一种轻量级的替代方案。然而，现有的引导框架存在严重的局限性：计算效率低下、可扩展性有限以及功能受限，这阻碍了研究进展和实际部署。我们提出了EasySteer，一个基于vLLM构建的高性能、可扩展LLM引导统一框架。我们的系统具有模块化架构，为基于分析和基于学习的方法提供可插拔接口、细粒度的参数控制、八个应用领域的预计算引导向量以及交互式演示系统。通过与vLLM优化推理引擎的深度集成，EasySteer实现了比现有框架快5.5-11.4倍的速度提升。广泛的实验证明了其在过度思考缓解、幻觉减少和其他关键应用中的有效性。EasySteer将引导从研究技术转变为可用于生产的能力，为可部署、可控的语言模型建立了关键基础设施。

🔬 方法详解

问题定义：现有LLM引导方法在计算效率、可扩展性和功能性方面存在瓶颈。具体来说，现有框架难以高效地进行推理时干预，无法灵活地集成不同的引导策略，并且缺乏针对特定应用场景的优化。这些限制阻碍了LLM引导技术从研究走向实际应用。

核心思路：EasySteer的核心思路是构建一个统一且高效的LLM引导框架，通过与vLLM深度集成，实现高性能推理；通过模块化设计，支持灵活的策略扩展；通过预计算引导向量，加速特定任务的引导过程。这种设计旨在克服现有框架的局限性，使LLM引导更易于使用和部署。

技术框架：EasySteer的整体架构包含以下几个主要模块：1) 引导向量管理模块：负责存储和管理预计算的引导向量，支持不同应用领域的向量加载和选择。2) 推理引擎集成模块：与vLLM深度集成，实现高效的推理时干预。3) 策略接口模块：提供可插拔的接口，支持集成基于分析和基于学习的引导策略。4) 参数控制模块：提供细粒度的参数控制，允许用户调整引导强度和方向。5) 交互式演示系统：提供用户友好的界面，方便用户进行实验和调试。

关键创新：EasySteer最重要的技术创新点在于其统一的框架设计和与vLLM的深度集成。通过统一的框架，EasySteer能够支持多种引导策略，并提供一致的接口和工具。与vLLM的深度集成使得EasySteer能够充分利用vLLM的高性能推理能力，从而实现显著的加速效果。此外，预计算引导向量的设计也大大提高了特定任务的引导效率。

关键设计：EasySteer的关键设计包括：1) 模块化架构：采用模块化设计，使得各个模块可以独立开发和维护，方便扩展和定制。2) 可插拔接口：提供可插拔的策略接口，允许用户轻松集成自定义的引导策略。3) 预计算引导向量：针对八个应用领域预计算了引导向量，加速了特定任务的引导过程。4) 细粒度参数控制：提供细粒度的参数控制，允许用户调整引导强度和方向，以获得最佳的性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，EasySteer在多个任务上实现了显著的性能提升。例如，与现有框架相比，EasySteer实现了5.5-11.4倍的速度提升。此外，EasySteer在缓解过度思考和减少幻觉方面也表现出色，能够显著提高生成文本的质量和可靠性。这些实验结果充分证明了EasySteer的有效性和优越性。

🎯 应用场景

EasySteer具有广泛的应用前景，包括但不限于：缓解LLM的过度思考、减少幻觉、提高生成文本的安全性、控制生成文本的风格和情感等。该框架可以应用于各种需要可控LLM行为的场景，例如智能客服、内容生成、代码生成等。EasySteer的出现将加速LLM引导技术从研究走向实际应用，为构建更可靠、更可控的语言模型奠定基础。

📄 摘要（原文）

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 5.5-11.4$\times$ 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.