要解决BERT模型无法正常工作的问题，你可以尝试以下几个步骤：

1. 检查模型的输入数据：确保输入数据的格式与预训练模型的要求相匹配。BERT模型的输入数据通常需要进行标记化、分词化和填充等预处理步骤。

2. 使用正确的预训练模型：BERT模型有不同的预训练版本，如bert-base-uncased和bert-base-chinese等。确保选择与你的任务和数据相匹配的预训练模型。

3. 检查模型的超参数设置：BERT模型有许多超参数，如学习率、批量大小、训练步数等。检查这些超参数的设置是否合理，根据具体情况进行调整。

4. 检查模型的代码实现：确保你的模型代码正确地加载了预训练模型，并正确设置了模型的输入和输出。

下面是一个使用Hugging Face库来加载和运行BERT模型的示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

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

# 输入数据
input_text = "BERT模型似乎无法正常工作。"
input_ids = tokenizer.encode(input_text, add_special_tokens=True)
input_ids = torch.tensor([input_ids])

# 运行模型
outputs = model(input_ids)

确保你按照正确的方式加载和使用预训练模型。如果问题仍然存在，你可以检查输入数据和模型输出以进一步调试错误。