要解决“BERT Large模型的准确率没有提高”的问题，可以考虑以下方法：

1. 增加训练数据量：BERT模型通常需要大量的训练数据才能发挥其强大的性能。可以尝试增加训练数据量来改善模型的准确率。可以通过数据增强技术如数据合成、数据平衡等来扩充数据集。

2. 调整训练超参数：尝试调整BERT模型的训练超参数，如学习率、批大小、训练迭代次数等。可以通过网格搜索或随机搜索等方法来找到最佳的超参数组合。

3. 使用更大的模型：尝试使用更大的BERT模型，如BERT Large模型的变种，如RoBERTa、ALBERT等。这些变种模型通常具有更多的参数和更强的表征能力，可能能提高准确率。

4. 加入更多的预训练任务：BERT模型的预训练任务通常包括掩码语言建模和下一句预测。可以尝试加入其他的预训练任务，如单词排序、文本分类等，以增加模型的多样性和泛化能力。

5. 使用更好的优化器：尝试使用更好的优化器来训练BERT模型，如AdamW、RAdam等。这些优化器通常能更好地处理学习率的变化和梯度更新，可能有助于提高准确率。

下面是一个使用PyTorch实现BERT模型的示例代码：

import torch
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

# 加载BERT tokenizer和模型
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-large-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-large-uncased')

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

# 编码训练数据
train_encodings = tokenizer(train_texts, truncation=True, padding=True)

# 转换为PyTorch的Dataset对象
train_dataset = torch.utils.data.TensorDataset(
    torch.tensor(train_encodings['input_ids']),
    torch.tensor(train_encodings['attention_mask']),
    torch.tensor(train_labels)
)

# 定义训练函数
def train(model, train_dataset):
    model.train()
    optimizer = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True)

    for epoch in range(10):
        total_loss = 0
        for batch in train_loader:
            optimizer.zero_grad()
            input_ids, attention_mask, labels = batch
            outputs = model(input_ids, attention_mask=attention_mask, labels=labels)
            loss = outputs.loss
            total_loss += loss.item()
            loss.backward()
            optimizer.step()
        
        print(f'Epoch {epoch+1} loss: {total_loss}')
    
# 训练模型
train(model, train_dataset)

请注意，以上代码仅为示例，具体的实现可能需要根据具体情况进行调整和修改。