大语言模型在某些情况下可能不适用，主要体现在以下几个方面：

1、特定领域知识不足

大语言模型可能缺乏某些特定领域的专业知识，导致在特定行业或领域的问题上表现不佳。例如，在医学、法律等专业领域的术语和规范性语言理解方面可能存在局限。

2、难以处理个性化需求

大语言模型可能无法充分满足个性化或个别需求，因为它们是基于大规模通用数据训练而成，对于个体差异化的需求反应可能相对较弱。

3、敏感信息处理困难

由于涉及到隐私和敏感信息的保护，大语言模型在处理这类信息时可能存在一定风险，需要谨慎使用。

4、对话情境下的不足

在复杂对话场景中，大语言模型可能难以进行连贯、长期的对话交流，尤其是涉及到对话记忆和情境理解方面。

5、价值观和道德判断的局限性

大语言模型缺乏人类的伦理道德判断和价值观考量，因此在一些伦理道德方面的决策上可能表现不如人类。

总的来说，大语言模型虽然在自然语言处理等任务上取得了显著进展，但在特定领域专业性、个性化需求、隐私保护、复杂对话场景和伦理道德判断等方面仍然存在一定局限性。因此，在实际应用中需要谨慎评估其适用范围，并结合其他手段和专业知识，以达到更好的决策和服务效果。

较复杂辅助决策系统中大语言模型、多模态大模型的作用不如期望中的大。

较复杂的辅助决策系统通常需要涉及多个领域和多种数据来源，可能需要综合考虑文本、图像、音频等多个模态的信息。在这种情况下，单一的大语言模型或多模态大模型可能无法充分满足系统的需求，导致其作用不如期望。

此外，较复杂的辅助决策系统通常需要更高的准确率和稳定性，以保证决策的正确性和可靠性。而大语言模型和多模态大模型在处理数据时可能存在一定的误差和不确定性，尤其是在处理大规模数据时，难以保证每一个数据点的准确性。

因此，在较复杂的辅助决策系统中，需要结合多种高效、准确、稳定的技术手段和算法，以满足系统的需求。例如，可以采用针对特定领域的专业模型和算法、数据清洗和预处理技术、多源数据融合和组合等手段，以提高系统的准确率和鲁棒性。

此外，还需要结合专业知识和人类判断，对模型和算法的结果进行适当的修正和调整，以达到更好的决策效果。