文章介绍了一种名为“logit棱镜”的方法，用于分解Transformer模型的输出，并解释其内部工作机制。该方法将模型的非线性激活函数视为常数，通过线性投影计算每个组件（残差流、注意力层、MLP层）对最终输出的贡献。文章以gemma-2b模型为例，展示了logit棱镜如何帮助理解模型如何检索事实信息（如根据国家名称预测首都）以及执行算术运算（如两位数加法）。