要解决BERT和ALBERT在训练数据上出现大的损失和低准确率的问题，可以尝试以下方法：

1. 数据预处理：确保输入数据与预训练模型的输入格式相匹配。BERT和ALBERT对输入数据有特定的要求，通常需要将文本转换为标记序列，并添加特殊标记（如[CLS]和[SEP]）。确保数据预处理正确可以提高模型的性能。

2. 调整超参数：调整模型的超参数可以改善训练性能。例如，调整学习率、批量大小、训练步数等超参数可以提高模型的收敛速度和准确率。可以通过尝试不同的超参数组合来找到最佳的设置。

3. 增加训练数据：增加训练数据量可以提高模型的泛化能力。如果训练数据较少，可以考虑使用数据增强技术，如数据重复、数据旋转、数据翻译等，来扩充训练数据集。

4. 增加训练步数：增加训练步数可以使模型更好地适应训练数据。BERT和ALBERT通常需要大量的训练步数才能达到最佳性能。可以逐渐增加训练步数，并观察模型的性能变化。

下面是一个使用Hugging Face的transformers库进行BERT模型训练的示例代码：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification, AdamW

# 加载预训练的BERT模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)

# 定义训练数据和标签
train_texts = ['example sentence 1', 'example sentence 2', ...]
train_labels = [0, 1, ...]

# 对训练数据进行tokenize和编码
input_ids = []
attention_masks = []
for text in train_texts:
    encoded = tokenizer.encode_plus(
        text,
        add_special_tokens=True,
        max_length=128,
        pad_to_max_length=True,
        return_attention_mask=True,
        return_tensors='pt'
    )
    input_ids.append(encoded['input_ids'])
    attention_masks.append(encoded['attention_mask'])

input_ids = torch.cat(input_ids, dim=0)
attention_masks = torch.cat(attention_masks, dim=0)
train_labels = torch.tensor(train_labels)

# 定义训练参数
batch_size = 32
learning_rate = 2e-5
num_epochs = 10

# 定义优化器和损失函数
optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=learning_rate)
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()

# 模型训练
model.train()
for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(0, len(train_labels), batch_size):
        inputs = {
            'input_ids': input_ids[i:i+batch_size],
            'attention_mask': attention_masks[i:i+batch_size],
            'labels': train_labels[i:i+batch_size]
        }
        
        outputs = model(**inputs)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 在测试集上评估模型
model.eval()
# ... 进行测试集的预测和评估

通过调整上述代码中的超参数、数据预处理方法等，可以改善BERT模型在训练数据上的损失和准确率。对于ALBERT模型，可以类似地调整代码并使用ALBERT的预训练模型和tokenizer来进行训练。