要解决Bert模型训练不想停止的问题，可以采取以下方法：

1. 提前停止（Early Stopping）：监控模型在验证集上的性能指标，当性能不再提升时，停止训练。可以设置一个阈值，当连续若干个epoch内性能指标没有提升时，停止训练。

from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

# 设置EarlyStopping回调函数
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=3)

# 在模型训练中加入回调函数
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_val, y_val), callbacks=[early_stopping])

2. 学习率衰减（Learning Rate Decay）：随着训练的进行，逐渐降低学习率，使模型在接近收敛时更加稳定。

from tensorflow.keras.callbacks import LearningRateScheduler

def lr_decay(epoch, lr):
    decay_rate = 0.1
    decay_step = 10
    if epoch % decay_step == 0 and epoch:
        return lr * decay_rate
    return lr

# 设置LearningRateScheduler回调函数
lr_scheduler = LearningRateScheduler(lr_decay)

# 在模型训练中加入回调函数
model.fit(X_train, y_train, callbacks=[lr_scheduler])

3. 增加训练数据量：如果训练数据量较少，可以通过增加数据量来改善模型的泛化能力，减少过拟合的可能性。

4. 减小模型复杂度：如果模型过于复杂，可能导致训练时间过长。可以通过减少模型的层数、神经元数量或使用更简单的模型结构来加快训练速度。

5. 使用较小的batch size：减小每次迭代的样本数量，可以加速训练过程，但可能会对模型的收敛性能产生影响。

以上是一些常见的解决方法，根据具体情况可以选择适合的方法来解决Bert模型训练不想停止的问题。