当BERT预训练的损失未减小时，可能是由于以下几个原因导致的：

1. 学习率过大：调整学习率可以帮助模型更好地优化。尝试降低学习率并重新训练模型。

optimizer = AdamW(model.parameters(), lr=5e-5)  # 调整学习率为较小的值

2. 过拟合：检查模型的训练数据，确保数据集的质量和多样性。如果数据集过小或者标签不准确，可能导致模型过拟合。可以尝试增加训练数据，或者进行数据增强。

3. 模型结构问题：检查模型的超参数和网络结构。可能需要调整模型的层数、隐藏单元数或其他超参数，以适应当前任务的复杂度。

4. 训练迭代次数不足：增加训练的迭代次数，以便让模型有更多的机会学习数据的特征。

for epoch in range(10):  # 增加训练迭代次数
    for batch in data_loader:
        # 训练代码

5. 数据预处理问题：检查数据预处理的过程，确保数据被正确地处理和标准化。

6. 损失函数选择问题：尝试使用其他损失函数，例如交叉熵损失函数。

loss_function = CrossEntropyLoss()

以上是一些常见的解决方法，但实际情况可能因具体问题而异。在面临这种情况时，建议进行逐步排查，分析和调试，以找到最适合当前问题的解决方案。