diff --git a/PaddleNLP/examples/language_model/rnnlm/README.md b/PaddleNLP/examples/language_model/rnnlm/README.md
index 04fae45b53765e6fd15a9a3a3f5265e6a54f4bf9..8ffc46358231b0276d8a9058b0fda809fa2a35a6 100644
--- a/PaddleNLP/examples/language_model/rnnlm/README.md
+++ b/PaddleNLP/examples/language_model/rnnlm/README.md
@@ -5,8 +5,6 @@
 ## 1. 任务说明
 本文主要介绍基于lstm的语言的模型的实现，给定一个输入词序列（中文分词、英文tokenize），计算其ppl（语言模型困惑度，用户表示句子的流利程度），基于循环神经网络语言模型的介绍可以[参阅论文](https://arxiv.org/abs/1409.2329)。相对于传统的方法，基于循环神经网络的方法能够更好的解决稀疏词的问题。
 
-**目前语言模型要求使用PaddlePaddle 2.0及以上版本或适当的develop版本。**
-
 
 ## 2. 效果说明
 
@@ -27,6 +25,22 @@
 
 ## 1. 开始第一次模型调用
 
+### 安装说明
+
+* PaddlePaddle 安装
+
+   本项目依赖于 PaddlePaddle 2.0-rc1 及以上版本，请参考 [安装指南](http://www.paddlepaddle.org/#quick-start) 进行安装
+
+* PaddleNLP 安装
+
+   ```shell
+   pip install paddlenlp>=2.0.0b
+   ```
+
+* 环境依赖
+
+    Python的版本要求 3.6+
+
 ### 数据准备
 为了方便开发者进行测试，我们内置了数据下载脚本，默认自动下载PTB数据集。
 
diff --git a/PaddleNLP/examples/language_model/rnnlm/model.py b/PaddleNLP/examples/language_model/rnnlm/model.py
index b28fc1cbef9d8c8b3ded75b05c91b2e375d05dc5..4cffbcbb28310759e4ce5fa12f2a6a0494fa1793 100644
--- a/PaddleNLP/examples/language_model/rnnlm/model.py
+++ b/PaddleNLP/examples/language_model/rnnlm/model.py
@@ -89,4 +89,3 @@ class UpdateModel(paddle.callbacks.Callback):
     # This callback reset model hidden states and update learning rate before each epoch begins 
     def on_epoch_begin(self, epoch=None, logs=None):
         self.model.network.reset_states()
-        
diff --git a/PaddleNLP/examples/machine_reading_comprehension/DuReader-robust/README.md b/PaddleNLP/examples/machine_reading_comprehension/DuReader-robust/README.md
index dfad8eb43e2d9fa8b88a8e063ef62073113a0cc0..f1cfd693f3f2931970bd2bf3722610ff713431d3 100644
--- a/PaddleNLP/examples/machine_reading_comprehension/DuReader-robust/README.md
+++ b/PaddleNLP/examples/machine_reading_comprehension/DuReader-robust/README.md
@@ -27,7 +27,7 @@ DuReader-robust数据集是单篇章、抽取式阅读理解数据集，具体
 
 * PaddlePaddle 安装
 
-   本项目依赖于 PaddlePaddle 2.0 及以上版本，请参考 [安装指南](http://www.paddlepaddle.org/#quick-start) 进行安装
+   本项目依赖于 PaddlePaddle 2.0-rc1 及以上版本，请参考 [安装指南](http://www.paddlepaddle.org/#quick-start) 进行安装
 
 * PaddleNLP 安装
 
diff --git a/PaddleNLP/examples/machine_reading_comprehension/DuReader-yesno/README.md b/PaddleNLP/examples/machine_reading_comprehension/DuReader-yesno/README.md
index 9a970ff6edbddad94d41899bc92d7b02d03f2ff2..d1fda2caa1a51b5625ab2a1b98a7a2faa5b82ce1 100644
--- a/PaddleNLP/examples/machine_reading_comprehension/DuReader-yesno/README.md
+++ b/PaddleNLP/examples/machine_reading_comprehension/DuReader-yesno/README.md
@@ -41,7 +41,7 @@
 
 * PaddlePaddle 安装
 
-   本项目依赖于 PaddlePaddle 2.0 及以上版本，请参考 [安装指南](http://www.paddlepaddle.org/#quick-start) 进行安装
+   本项目依赖于 PaddlePaddle 2.0-rc1 及以上版本，请参考 [安装指南](http://www.paddlepaddle.org/#quick-start) 进行安装
 
 * PaddleNLP 安装
 
diff --git a/PaddleNLP/examples/machine_reading_comprehension/SQuAD/README.md b/PaddleNLP/examples/machine_reading_comprehension/SQuAD/README.md
index 1ba61f9cb9204d2f2c911313cebc4bdd7b68e3ac..21c5748221a8050941072aa368523dab55daa24c 100644
--- a/PaddleNLP/examples/machine_reading_comprehension/SQuAD/README.md
+++ b/PaddleNLP/examples/machine_reading_comprehension/SQuAD/README.md
@@ -27,7 +27,7 @@ SQuAD v2.0
 
 * PaddlePaddle 安装
 
-   本项目依赖于 PaddlePaddle 2.0 及以上版本，请参考 [安装指南](http://www.paddlepaddle.org/#quick-start) 进行安装
+   本项目依赖于 PaddlePaddle 2.0-rc1 及以上版本，请参考 [安装指南](http://www.paddlepaddle.org/#quick-start) 进行安装
 
 * PaddleNLP 安装
 
@@ -56,7 +56,7 @@ python -u ./run_squad.py \
     --batch_size 12 \
     --learning_rate 3e-5 \
     --num_train_epochs 2 \
-    --logging_steps 1000 \
+    --logging_steps 100 \
     --save_steps 1000 \
     --warmup_proportion 0.1 \
     --weight_decay 0.01 \
diff --git a/PaddleNLP/paddlenlp/metrics/squad.py b/PaddleNLP/paddlenlp/metrics/squad.py
index 23b55b82ef4e42899a2a8df755045c0fbf0f0b4e..da5d11f00ed85093b177f1cc811bf8c20a44c2a6 100644
--- a/PaddleNLP/paddlenlp/metrics/squad.py
+++ b/PaddleNLP/paddlenlp/metrics/squad.py
@@ -378,8 +378,8 @@ def compute_f1(a_gold, a_pred, is_whitespace_splited=True):
     pred_toks = normalize_answer(a_pred).split()
 
     if not is_whitespace_splited:
-        gold_toks = gold_toks[0]
-        pred_toks = pred_toks[0]
+        gold_toks = gold_toks[0] if gold_toks else ""
+        pred_toks = pred_toks[0] if pred_toks else ""
 
     common = collections.Counter(gold_toks) & collections.Counter(pred_toks)
     num_same = sum(common.values())