Apple CLaRa-7B: как работает новая архитектура RAG и первые тесты open-source модели

RAG сломан. Apple его починила

Помните классический RAG? Тот самый, где сначала ищешь релевантные чанки, потом склеиваешь их в промпт, а потом надеешься, что модель не забудет половину контекста? Apple посмотрела на этот цирк и сказала: "Хватит".

CLaRa-7B — это не просто ещё одна модель. Это архитектурный плевок в сторону традиционных RAG-систем. Continuous Latent Reasoning (непрерывное латентное рассуждение) звучит как очередной маркетинговый термин, но под капотом скрывается простая идея: зачем искать и генерировать отдельно, если можно делать это одновременно?

Как это работает (без академического бреда)

Представьте, что вы ищете информацию в длинном документе. Классический RAG работает так:

1. Разбиваешь документ на куски
2. Ищешь релевантные куски по запросу
3. Вставляешь их в промпт
4. Просишь модель ответить

Проблема в шагах 2 и 3. Информация теряется. Контекст перегружается. Модель путается.

CLaRa делает иначе. У неё внутри живёт "unified retriever-generator" — единый механизм, который одновременно ищет и генерирует. Он не тащит в контекст целые чанки. Вместо этого создаёт сжатое латентное представление документа (32x-64x сжатие, это важно) и работает уже с ним.

1 Сжатие, а не копирование

Вот что меня бесит в обычном RAG: ты загружаешь в контекст кучу текста, а модель использует 10% от него. Остальное — мусор, который только мешает.

CLaRa сначала сжимает документ в латентное пространство. 100 страниц текста превращаются в компактное представление, которое сохраняет смысловые связи, но отбрасывает воду. Это как сделать выжимку из книги вместо того, чтобы таскать с собой всю библиотеку.

# Пример работы с CLaRa через transformers
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "apple/CLaRa-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)

# Загружаем документ для компрессии
document = """Длинный документ с технической документацией...
Может быть сотни страниц текста.
"""

# Компрессия в латентное представление
compressed_rep = model.compress_document(document)
# Теперь compressed_rep занимает в 64 раза меньше места
# Но сохраняет ключевую информацию

2 Непрерывное рассуждение

Здесь начинается магия. Модель не просто генерирует ответ на основе сжатого документа. Она ведёт "диалог" с этим латентным представлением. Задаёт ему внутренние вопросы. Уточняет детали. И только потом выдаёт финальный ответ.

Это похоже на то, как работает гибрид для рассуждений в Llama 3.3, но на архитектурном уровне, а не через тонкую настройку.

Первые тесты: что умеет, а что нет

Я скачал модель, запустил на Mac Studio (да, Apple тестировала на своём железе, кто бы сомневался). Вот что получилось.

Но не всё так радужно. Есть подвохи.

Код: как запустить у себя

Теория теорией, но хочется потрогать. Вот минимальный пример работы с CLaRa.

# Установка зависимостей
pip install transformers accelerate torch

# Если хотите использовать с Apple Silicon
pip install apple-metal-performance-shaders

# Базовый пример использования
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu"
print(f"Using device: {device}")

model_id = "apple/CLaRa-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    model_id,
    torch_dtype=torch.float16,
    device_map="auto"
)

# Документ для анализа (можно загружать из файла)
long_document = """
[Ваш длинный документ здесь]
Техническая спецификация, документация API,
или что угодно ещё, что нужно проанализировать.
"""

# Подготовка промпта
prompt = f"""Проанализируй документ и ответь на вопрос.

Документ:
{long_document}

Вопрос: Какие основные компоненты системы описаны в документе?

Ответ:"""

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(device)

# Генерация с параметрами
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=500,
        temperature=0.7,
        do_sample=True,
        top_p=0.9
    )

answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
print(answer)

Заметили разницу с обычным RAG? Никаких векторизаций. Никаких поисков по базе. Просто загружаешь документ — и работаешь с ним как с обычным промптом. Только документ может быть в 50 раз длиннее, чем обычно позволяет контекстное окно.

Сравнение с альтернативами: кому что подходит

CLaRa — не единственная попытка починить RAG. Вот как она выглядит на фоне других подходов.

Классический RAG (LlamaIndex, LangChain)

Плюсы: проверено, много туториалов, куча интеграций. Минусы: громоздко, требует тонкой настройки, теряет информацию между чанками.

Берите классику, если у вас простая задача и вы не хотите разбираться с новой архитектурой. Или если вам нужна интеграция с кучей сторонних сервисов.

Гибридные подходы (как в Grafted Titans)

Увеличивают контекстное окно модели через специальные трюки. Работает, но требует переобучения или тонкой настройки каждой модели.

CLaRa решает проблему иначе — не растягивает контекст, а сжимает информацию перед работой с ней.

Специализированные модели (как MiniMax M2.1 для кодинга)

Заточены под конкретные задачи. Бьют рекорды в своей нише, но плохо переносятся на другие домены.

CLaRa — общее решение. Работает с любыми документами, а не только с кодом или научными статьями.

Кому подойдёт CLaRa (а кому нет)

Теперь самое важное — стоит ли вам тратить время на эту модель?

Берите CLaRa, если:

• Работаете с длинными документами (техдокументация, юридические тексты, исследования)
• Хотите упростить RAG-пайплайн (меньше компонентов — меньше точек отказа)
• Имеете ограниченные ресурсы (12GB VRAM против 16+ у конкурентов)
• Экспериментируете с новыми архитектурами (как в Genesis-152M-Instruct)

Не берите CLaRa, если:

• Нужна поддержка русского языка на уровне GPT-4 (здесь она средняя)
• Работаете с постоянно обновляемыми базами знаний (перекомпрессия документов — не бесплатная операция)
• Используете сложные цепочки агентов (интеграции пока минимальные)
• Хотите готовое SaaS-решение (это open-source модель, нужно разворачивать самому)

Что дальше? (Спойлер: всё только начинается)

Apple выпустила CLaRa-7B как исследовательскую модель. Это тестовая площадка для архитектурных идей. Что будет дальше?

Вероятные сценарии:

1. Большие версии. 7B параметров — это только начало. Ожидайте 13B, 34B, а может и 70B варианты.
2. Специализированные версии. CLaRa для кода, для медицинских текстов, для юридических документов.
3. Интеграция в продукты Apple. Siri с настоящим RAG? Документация Xcode с интеллектуальным поиском?
4. Конкуренты подхватят идею. Meta, Google, Microsoft — все сейчас ломают голову над RAG. Увидели работающее решение — скопируют.

Самое интересное в другом. CLaRa показывает, что можно делать RAG по-другому. Не через надстройки над существующими моделями, а через архитектурные изменения на уровне самой модели.

Это как перейти от доработки двигателя внутреннего сгорания к проектированию электромотора с нуля. Да, первые электромобили были медленнее и дороже. Но направление верное.

Мой совет? Скачайте модель. Поиграйтесь с документами из вашей области. Посмотрите, как она справляется с тем, что обычно требует разбивки на чанки и сложных поисковых запросов.

Да, это не идеальное решение. Да, есть ограничения. Но это первый шаг к RAG, который не бесит своей сложностью и неэффективностью.

А если у вас Mac — тем более. Apple оптимизировала модель под своё железо. На M3 Max она летает. На RTX 2000 Pro Blackwell тоже должна работать неплохо, но проверьте сами.

Главное — не ждите, пока эта технология созреет. К тому времени все преимущества первого хода будут упущены. Начинайте экспериментировать сейчас. Пока остальные читают статьи о CLaRa, вы уже будете знать, как она работает изнутри.