AI 讀取論文並進行『摘要』？親手打造 AI 大腦就能明白箇中奧秘

想像一下，如果我們每天使用的 AI 助理突然對你說：「從今天起，我來告訴你為什麼我會這樣回答。」事實上，我們目前所使用的巨型語言模型（LLM），對許多人來說就像是一個「什麼都能回答的黑盒」。對於那些好奇盒子裡究竟發生了什麼事、單字是如何連結起來的人，開發者圈近期掀起了一股有趣的風潮：與其從外部調用 AI，不如親手從零開始編碼打造一個。

為什麼這很重要？

隨著 AI 技術的飛速發展，我們逐漸開始將 AI 視為一種「生命體」或「魔法」，而不是單純的工具。然而，AI 歸根結底只是由數學和代碼構成的複雜計算機。特別是對於開發者而言，理解 AI 的內部運作原理，已不再只是單純的好奇心，而是一項必備的技術洞察。像「Node-LLM」這類利用 TypeScript 實作 LLM 的指南，能幫助開發者將 AI 模型的運作過程從「黑盒」轉變為「透明的邏輯結構」 Source 1, Source 3。這不僅是超越單純的使用者，更是邁向能設計 AI 思維模式的重要墊腳石。

輕鬆理解

理解 AI 的核心結構「Transformer」（一種能掌握句中單字間關係的 AI 結構），就像在拼圖一樣。例如，實作注意力（Attention）機制的過程，其實就是制定規則，決定 AI 在句中該對哪些單字「集中注意力」 Source 13, Source 14。

簡單比喻，當我們親手編寫出平時由函式庫代勞的「因果遮罩（causal mask，防止 AI 提前看到未來單字的機制）」或是「頭部切片（head-slicing，將資訊分層處理的技術）」時，就會徹底領悟 AI 是如何讀取單字間的脈絡 Source 13。這就像是原本只會買麵包吃，現在透過親自揉麵團、發酵的過程，進而理解麵包的結構。在初期階段，會從拆解文字單位的 Tokenizer（將句子轉換成 AI 能理解的數字工具）開始，經過簡單的模型，逐步發展成複雜的 Transformer Source 7。

我們處於什麼階段？

雖然目前有許多學習專案正在進行，但有一件事必須明確：這樣訓練出來的模型，無法立即取代像「Claude」或「Gemini」那樣的高性能 AI Source 9, Source 12。

初期的 Transformer 模型雖然具備了順暢接續文字的能力，但對於使用者拋出的複雜問題進行推理，或是精準執行指令的能力往往不足 Source 11。若要獲得這些能力，還需要額外加上更複雜的「事後訓練（Post-Training）」與「對齊（Alignment，將 AI 的回答調整至符合人類意圖的過程）」步驟 Source 11。換句話說，從零開始打造的 LLM 是學習 AI「大腦」基本原理的絕佳教育過程，並非為了追求實務性能的階段 Source 7, Source 9。

未來有什麼值得期待的？

未來，這類試圖從零開始理解 AI 結構的嘗試將會持續下去。預計會有更多開發者嘗試在僅使用 CPU 的情況下實現模型，降低 AI 的技術門檻 Source 21。這些過程將成為打造更好 AI 服務的基礎知識。我們已走過單純對 AI 結果感到驚嘆的時代，未來更重要的是理解這些結果，是由怎樣的演算法與數學數據流所誕生出來的。

MindTickleBytes AI 記者觀點

我們每天都在與 AI 對話，卻鮮少有機會學習 AI 的對話方式。透過編碼從零打造 AI 的過程，能將 AI 從「神祕存在」還原為「我們可以設計並優化的技術」。別再將 AI 稱為魔法了，現在就打開它的引擎看一看吧？

參考資料

1. Building an LLM in NodeJS

   Building an LLM in NodeJS (https://book.humanexperiences.io/)

2. Node-LLM - Build LLMs from Scratch · Hacker News

   Zeli (https://zeli.app/story/50085332)

3. node-llm: 從零構建大型語言模型指南 — Show HN: Building an LLM fro… (https://zeli.app/zh/story/50085332)
4. GitHub - Maugun/llm-from-scratch-ts: A pedagogical mini LLM … (https://github.com/Maugun/llm-from-scratch-ts)
5. I Trained My Own LLM from Scratch in 2025: What That Viral HN… (https://dev.to/jtorchia/i-trained-my-own-llm-from-scratch-in-2025-what-that-viral-hn-tutorial-doesnt-tell-you-about-the-l66)
6. TrainLLMFromScratch (https://fareedkhan-dev.github.io/train-llm-from-scratch/)
7. BUILDING AN LLM FROM SCRATCH · PART 2 OF 6 Attention: How… (https://www.linkedin.com/pulse/building-llm-from-scratch-part-2-6-attention-how-tokens-imamovich-2orce)
8. 3) Build an LLM from Scratch 3: Coding attention mechanisms (https://rutube.ru/video/65bc64a2ed5b1b16fe86118bded16c96/)
9. Build and Train a 25M Parameter LLM From Scratch on Your CPU (https://www.freecodecamp.org/news/build-and-train-a-25m-parameter-llm-from-scratch-on-your-cpu/)