스티어링 벡터(Steering vectors)는 모델의 출력을 형성하기 위한 해석 가능하고 훈련이 필요 없는(training-free) 메커니즘을 제공하며, 제어된 텍스트 생성(controlled text generation)을 위한 유망한 접근 방식으로 부상했습니다. 그러나 이들의 실질적인 일반성(generality)은 여전히 제대로 이해되지 않은 상태입니다. 본 연구에서는 특성 표현력(trait expressibility), 작업 전이(task transfer), 그리고 다중 특성 조합(multi-trait composition)이라는 세 가지 차원을 따라 스티어링 벡터 일반화의 한계를 연구합니다. PLUME 글쓰기 개인화 벤치마크를 사용하여, 다양한 선호도에 대한 스티어링 벡터를 추출하고 두 가지 오픈 소스 모델(Qwen2.5-7B-Instruct 및 Llama3.1-8B-Instruct)을 대상으로 요약 및 이메일 작성 작업에서 이를 평가합니다. 연구 결과, 스티어링의 효과는 특성에 따라 상당히 다르게 나타남을 발견했습니다. 나아가, 긍정적 및 부정적 스타일 예시에서 추출된 벡터를 다운스트림 글쓰기 개인화 작업으로 전이할 때 스티어링 효과가 저하될 수 있음을 보여줍니다. 마지막으로, 여러 스티어링 벡터를 조합하는 일반적인 방법들을 비교하였으며, 모든 방법이 더 많은 벡터가 추가됨에 따라 특성 표현력(trait expression)이 크게 저하된다는 것을 확인했습니다. 이는 일관성(coherence)과 표현력(expressibility) 사이의 트레이드오프(tradeoff)를 발생시키며, 설정별 하이퍼파라미터 튜닝(hyperparameter tuning)을 요구합니다. 종합적으로, 우리의 결과는 스티어링 벡터가 선호도 정렬(preference alignment)을 위한 범용 도구로서 유의미한 한계에 직면해 있음을 시사합니다.