想了解 AI 的「骨架」嗎？透過 OpenArch 親手組裝開源模型

想像一下，我們每天使用的智慧 AI 聊天機器人，其實就像是一台由數萬個零件精密組裝而成的巨大機器。然而，大多數人只看得到機器的外觀（聊天機器人介面），卻難以了解其內部是如何複雜地連動運作的。這就像是只在盒子外欣賞組裝好的樂高積木一樣。

不過，近期有一項嘗試備受矚目：直接描繪這套複雜 AI 的「設計圖」，並從骨子裡徹底理解其原理。在此為您介紹這個可以親手組裝現代大型語言模型（LLM，透過學習大量文字數據來理解並生成語言的 AI）骨架的專案——「OpenArch」。

為什麼這很重要？

現在我們正處於「AI 時代」。然而，隨著 AI 技術的爆炸性發展，身為使用者的我們，反而將 AI 模型視為一個「黑盒子」。我們往往止步於學習如何使用，心想著「只要輸入問題就會有結果就好」。

但是，如果想要真正將 AI 化為己有，就必須理解其結構。正如了解引擎運作原理的駕駛能更熟練地操控車輛一樣，掌握 AI 模型的結構，才能真正理解為何某些模型速度較快、某些模型更聰明。像 OpenArch 這類專案，為開發者與 AI 學習者提供了窺探技術背後的視角，進而為自行設計更好的模型奠定基礎 [Source 2, Source 3]。

淺顯易懂：AI 料理教室

用簡單的譬喻來說，OpenArch 就是一間 「AI 料理教室」。

我們不只是單純享受在名店買來的料理（商業化 AI 模型），而是親手處理每一項關鍵食材，並親自執行料理過程。OpenArch 使用 PyTorch（在打造 AI 模型時最常使用的程式設計工具），從零開始親手實作 Llama、Qwen、DeepSeek 等當今世上最熱門的 AI 模型結構 [Source 2, Source 3]。

1. 確認設計圖：有一個網站叫做 Sebastian Raschka 的 LLM Architecture Gallery。這就像是現代 AI 模型的「設計圖倉庫」，整齊地整理了各種模型的結構 [Source 5, Source 6]。
2. 組裝零件：OpenArch 根據這些設計圖，使用 PyTorch 程式碼，一行一行親手撰寫各模型所使用的核心組件，例如「注意力機制（Attention Mechanism，使模型專注於語句中關鍵字詞的功能）」或「解碼器（Decoder，解釋資訊的裝置）」等 [Source 1, Source 8]。

就像新手木工在組裝家具時能理解木頭紋理一樣，開發者在照著撰寫這些程式碼的過程中，能深入學習各模型為何選擇那樣的結構。

目前現況

目前 OpenArch 支援 Llama、Qwen、DeepSeek、Gemma、Kimi、GPT-OSS 等現代開源 LLM 架構 [Source 2, Source 3, Source 4]。

這個專案並非單純引用複雜的商業模型實作程式碼，而是將「學習的易讀性」列為首要考量來撰寫 [Source 2, Source 4]。換句話說，它最大的優點在於程式碼並非只有專家才看得懂的艱澀內容，而是設計得易於讓剛開始學習 AI 的人理解其結構 [Source 3, Source 8]。

未來展望

AI 技術已不再是大型企業的專利。隨著像 OpenArch 這樣公開結構並協助學習的專案日益增加，未來將迎來一般大眾也能學習 AI 原理，並設計出專屬小型語言模型的時代。

我們將不再只是詢問「AI 能做什麼」，而是會開始質問「AI 是如何運作的」。像 OpenArch 這樣的開源活動，將提高 AI 技術的透明度，並成為協助更多具備創意的優秀人才投入此領域的重要指標。

AI 的觀點

從 MindTickleBytes AI 記者的觀點來看，「親手組裝」AI 架構的經驗是無可取代的知識資產。擺脫單純使用者的身分，成為能夠拆解並重組技術的「生成者」，這將是下一世代真正的 AI 競爭力所在。不如趁這次機會，親手觸摸 AI 的骨架，感受技術真正的深度吧！

參考資料

1. GitHub - anuj0456/OpenArch: PyTorch implementations of modern LLM architectures
2. GitHub - anuj0456/OpenArch: PyTorch implementations of modern LLM architectures (Llama, Qwen, DeepSeek, Gemma, GPT-OSS, Kimi, and more)
3. OpenArch – PyTorch implementations of modern LLM architectures - Hacker News
4. anuj0456/OpenArch — GitHub trending stats & insights

5. [LLM Architecture Gallery

   Sebastian Raschka, PhD](https://sebastianraschka.com/llm-architecture-gallery/)

6. [Inside the LLM Architecture Gallery

   Sebastian Raschka, PhD](https://sebastianraschka.com/blog/2026/llm-architecture-gallery.html)

7. GitHub - codiceSpaghetti/llm-architectures: Clean, Educational PyTorch Implementations