训练集的F1值出现奇怪的情况，要么为0,要么为1。这可能是由于模型在训练过程中对训练集和验证集的处理不一致导致的。为了解决这个问题，你可以尝试以下方法：

1. 确保在训练和验证过程中使用相同的数据集划分。检查train_dataset和val_dataset的创建过程，确保它们都使用了相同的数据集划分方法。

2. 检查模型在训练和验证过程中的参数是否一致。例如，检查ernie模型的权重是否在训练和验证过程中保持一致。

3. 在训练和验证过程中，确保使用相同的优化器、学习率等超参数。

4. 如果问题仍然存在，可以尝试使用不同的模型结构或者调整现有模型的结构，以观察是否能够改善F1值的表现。
   时间：2020-12-11 14:35:08,577
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