BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）和GPT-3（Generative Pretrained Transformer 3）都是预训练语言模型，它们在理解和生成自然语言方面表现出色。然而，它们在设计理念、训练方式和用途上有一些重要的区别。

1. 训练目标和方法：
BERT的核心思想是双向上下文建模。它在预训练阶段通过掩码语言模型（Masked Language Model, MLM）和下一句预测任务，学习了词汇之间深层次的关系和上下文信息。这使得BERT在理解双关语、背景信息和句子间关系等方面表现优秀。

相反，GPT-3属于自回归语言模型，它在预训练阶段通过左向右的顺序预测文本中的下一个单词，利用的是n-gram语言模型。GPT-3通过重复地预测下一个单词来逐步生成文本，因此它在文本生成任务上表现得尤为出色。

2. 结构和参数数量：
GPT-3比BERT拥有更多的参数，GPT-3最大的版本拥有1750亿个参数，而BERT的最大版本也只有3.3亿个参数。这意味着GPT-3在模型容量和复杂度上远超BERT，使其能够捕获更复杂的语言模式，但同时也需要更多的计算资源和训练数据。

3. 适用任务：
虽然BERT和GPT-3都可以用于各种NLP任务，但它们擅长的领域不同。BERT因其双向上下文建模能力，在分类、推理和理解任务中表现出色，例如情感分析、问答和文本蕴含。而GPT-3因为其生成性质，在文本生成、摘要、翻译等任务中有更强的表现。

4. 实际应用：
BERT由于其发布较早（2018年），已经被广泛应用于各种NLP系统中。而GPT-3虽然在2020年发布后引起了巨大关注，但因为其巨大的模型尺寸和计算成本，实际应用起来更具挑战性。

总结来说，BERT和GPT-3都是自然语言处理领域的杰出模型，各自有着独特的优势和应用领域。选择哪个模型取决于具体的任务需求和资源限制。在实际应用中，也可以将这两种模型结合起来，发挥各自的优点。