論文の概要: Does Steering Break Your Model? A Multi-Dimensional Evaluation Suite for LLM Steering Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.07722v1
• Date: Tue, 06 Oct 2026 04:16:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-08 02:58:29.797125
• Title: Does Steering Break Your Model? A Multi-Dimensional Evaluation Suite for LLM Steering Methods
• Title（参考訳）: ステアリングはモデルを破壊するか? LLMステアリングのための多次元評価スイート
• Abstract要約: 我々はステアリング結果とメソッド特性を15のメトリクスで特徴付ける多次元評価スイートであるSteerScopeを紹介した。 我々は、言語品質、タスク能力、安全性と信頼性に対する目標効果と副作用を評価し、さらに一般化とデータ依存を評価する。 ステアリング効果とサイドエフェクトの総合的バランスにおいて,現在のアクティベーションステアリング法は,まだプロンプトステアリングベースラインを超えていないことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.888642799961104
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Activation steering provides a lightweight and flexible way to control large language model (LLM) behavior. However, effective steering requires more than inducing the intended behavior: it should also limit unintended changes and remain robust across inputs and training data. Existing evaluations cover these dimensions only in fragments. As a result, the trade-offs between efficacy and side effects have not been systematically characterized. We introduce SteerScope, a two-axis, multi-dimensional evaluation suite that jointly characterizes steering outcomes and method properties through 15 metrics. We score target efficacy and side effects on language quality, task capabilities, and safety and reliability, and further assess generalization and data dependence through steering-specific metrics for sample efficiency and sample sensitivity. Rather than comparing methods at a single operating point, we characterize the trade-offs between efficacy and side effects. Under matched models, tasks, and evaluation protocols, we benchmark 23 methods spanning 4 families, including prompting, LoRA, and SFT as baseline methods, and release the suite as an extensible codebase. We find that current activation steering methods do not yet surpass the Prompt Steering baseline in their overall balance between steering efficacy and side effects: across both model scales, no evaluated activation steering method achieves higher efficacy without incurring greater composite side effects. We further uncover a consistent coupling between steering efficacy and side effects. Under OOD prompts, target efficacy is often preserved, whereas side effects tend to become more pronounced, particularly through declines in instruction relevance and fluency. Methods also exhibit sharply different sample-efficiency profiles.
• Abstract（参考訳）: アクティベーションステアリングは、大きな言語モデル(LLM)の振る舞いを制御する軽量で柔軟な方法を提供する。 しかし、効果的なステアリングには意図した振る舞いを誘導する以上のものが必要であり、意図しない変更を制限し、入力データやトレーニングデータ間で堅牢を保つ必要がある。 既存の評価は、これらの次元を断片でのみカバーする。 その結果、効果と副作用のトレードオフは体系的に特徴づけられていない。 SteerScopeは2軸多次元評価スイートで、ステアリング結果とメソッド特性を15のメトリクスで共同で特徴付ける。 我々は, 言語品質, タスク能力, 安全性, 信頼性に対する目標効果と副作用を評価し, さらに, サンプル効率とサンプル感度に関するステアリング固有の指標を用いて, 一般化とデータ依存度を評価する。 1つの操作ポイントでメソッドを比較するのではなく、有効性と副作用のトレードオフを特徴付ける。 一致したモデル、タスク、評価プロトコルの下では、プロンプト、LoRA、SFTをベースラインとして含む4つのファミリーにまたがる23のメソッドをベンチマークし、拡張可能なコードベースとしてリリースする。 両モデルとも, 評価されたアクティベーションステアリング法が, より大きな複合側効果を生じさせることなく高い有効性を達成することは, 両モデルとも, ステアリング効果と副作用のバランスの全体において, 現行のアクティベーションステアリング法がまだPmptステアリングベースラインを超えていないことが判明した。 さらに、ステアリング効果と副作用との一貫した結合を明らかにする。 OODプロンプトの下では、標的効果は保存されがちであるが、副作用は、特に命令の関連性や流布の減少によってより顕著になる傾向にある。 サンプル効率プロファイルも大きく異なる。

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