Abstract
El artículo presenta TermTestQA, un modelo de evaluación de la calidad de la información terminológica producida por grandes modelos de lenguaje (LLM), aplicado a ChatGPT. A partir de la construcción de una base de datos de preguntas tipo en terminología, se evalúan distintos indicadores: corrección factual, coherencia terminológica, citación de fuentes y capacidad de respuesta multilingüe. La propuesta se sitúa en la intersección entre terminología, evaluación de calidad e inteligencia artificial, y aporta una herramienta metodológica replicable para futuros estudios sobre LLM y lenguajes de especialidad.
