这个问题通常是由于之前训练时使用的max_seq_length参数与当前fine tuning时的参数不同导致的。对于这个问题，我们需要检查当前提供的数据的最大序列长度是否与fine tuning参数max_seq_length匹配。 例如，如果之前训练时使用的max_seq_length为512，而当前fine tuning时使用的max_seq_length为128，那么我们需要对fine tuning数据进行处理以符合最新的参数。

下面是一个处理fine tuning数据的示例：

from transformers import BertTokenizer

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased', do_lower_case=True)
max_length = 128

def preprocess(data):
  inputs = tokenizer(data['text'], return_tensors='pt', padding=True, truncation=True, max_length=max_length)
  inputs['labels'] = torch.tensor(data['label'])
  return inputs

train_data = get_train_data()
train_data = preprocess(train_data)

在上面的例子中，我们使用了BertTokenizer来处理fine tuning数据并将序列长度限制为128。注意，这里的max_length参数必须与我们fine tuning时的max_seq_length一致。

处理完fine tuning数据后，再次运行fine tuning代码，就应该可以正常保存fine tuned bert模型了。