首先，不稳定的训练可能是由于训练数据质量较差或模型过于复杂。因此，建议检查训练数据并确保其格式正确，同时调整模型参数以获得最佳性能。

其次，损失较高但梯度较低可能意味着模型过拟合了，因此可以考虑采用一些常用的正则化方法，如dropout或L1/L2正则化，以减轻模型的过拟合情况。

此外，建议增加训练数据并尝试使用一些先进的优化器算法，如Adam或RMSProp，以加速收敛并提高性能。最后，代码示例如下：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class BERTBinaryClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, bert_config):
        super(BERTBinaryClassifier, self).__init__()
        self.bert = BertModel(bert_config)
        self.dropout = nn.Dropout(0.1)
        self.classifier = nn.Linear(bert_config.hidden_size, 2)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        outputs = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        pooled_output = outputs['pooler_output']
        pooled_output = self.dropout(pooled_output)
        logits = self.classifier(pooled_output)
        return logits

device = torch.device('cuda') if torch.cuda.is_available() else torch.device('cpu')
model = BERTBinaryClassifier.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = model.to(device)

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=2e-5)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for epoch in range(3):
    for i, batch in enumerate(train_loader):
        input_ids = batch['input_ids'].to(device)
        attention_mask = batch['attention_mask'].to(device)
        labels = batch['label'].to(device)

        optimizer.zero_grad()
        logits = model(input_ids, attention_mask)
        loss = criterion(logits.view(-1, 2), labels.view(-1))
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if i % 100 == 0:
            print(f'Epoch: {epoch}, Step: {i}, Loss: {loss.item()}')