在Transformer模型中，多头注意力机制通常在自注意力机制（Self-Attention）的步骤中使用。自注意力机制是Transformer中的核心组件之一，用于在输入序列中建立全局依赖关系，并为每个位置生成一个上下文相关的表示。

具体来说，自注意力机制通过计算每个位置与序列中所有其他位置的注意力权重，然后将这些权重与相应位置的表示进行加权求和，从而生成每个位置的上下文相关表示。而多头注意力机制则在自注意力机制中并行计算多个注意力头的输出，然后将它们连接起来，最后经过线性变换得到最终的输出。

多头注意力机制之所以在自注意力机制中使用，是因为自注意力机制需要在序列中建立全局的依赖关系，而多头注意力机制能够帮助模型捕捉到不同位置之间的不同关系，从而更好地理解输入序列的结构和语义信息。通过使用多头注意力机制，Transformer模型能够更好地处理长距离依赖和建模全局上下文，从而在各种自然语言处理任务中取得了显著的性能提升。