是的，對抗性攻擊不僅可以用於增強NLI模型的強健性，還可以用於改善模型的性能。以下是幾個方面的解釋：
識別模型弱點：對抗性攻擊可以幫助研究人員識別NLI模型的弱點，通過分析模型在對抗性樣本上的表現，可以發現模型在語義理解上的不足之處，從而進行針對性的改進。
數據增強：通過生成對抗性樣本，可以擴充訓練數據集，這樣模型在訓練過程中能夠接觸到更多的變異情況，從而提高其泛化能力和準確性。
模型穩健性訓練：在訓練過程中引入對抗性樣本，可以使模型學會在面對微小擾動時仍然保持穩定的預測，這樣可以提高模型在真實世界應用中的表現。
改進解釋生成：對抗性攻擊可以促使解釋生成模型更好地理解語義關聯，從而生成更具語義忠實度的解釋，這對於NLI模型的整體性能提升是有益的。
因此，對抗性攻擊不僅是防禦策略的一部分，還可以作為一種有效的性能改進手段。