要進一步減少SC-Phi2的參數數量和計算資源需求，可以考慮以下幾種策略。首先，使用更高效的模型架構，例如進一步優化的低秩適應（LoRA）技術，這可以在保持模型性能的同時，顯著減少可訓練參數的數量。通過選擇性地更新模型的某些層，而不是整個模型，可以有效降低計算負擔。
其次，量化技術（如QLoRA）也可以用來減少模型的內存佔用，通過將模型參數的精度降低到8位或更低，來減少計算資源的需求。這樣的量化方法不僅能夠降低內存使用，還能加快推理速度，特別是在資源受限的環境中。
最後，進行知識蒸餾（Knowledge Distillation）也是一種有效的方法。通過訓練一個小型的學生模型來模仿大型教師模型的行為，可以在不顯著損失性能的情況下，獲得一個更小的模型。這些方法的結合可以在不影響SC-Phi2性能的情況下，進一步減少其參數數量和計算資源需求。