Реализация и документирование метода fit() для обучения GPT

Основные изменения:
1. Реализация метода fit():
- Добавлен полный цикл обучения (forward/backward pass)
- Поддержка обучения на CPU/GPU
- Расчет и сохранение метрик (train_loss, validation_loss)
- Интеграция с оптимизатором Adam

2. Документация:
- Подробное описание метода в gpt_documentation_ru.md
- Примеры использования в README.md
- Параметры и требования к данным

3. Тестирование:
- Тесты базовой функциональности
- Проверка изменения весов
- Тесты для разных устройств (CPU/CUDA)
- Обработка edge-cases

4. Примеры:
- train_gpt_example.py с полным workflow
- Генерация синтетических данных
- Сохранение/загрузка моделей

.gitignore

@@ -209,3 +209,4 @@ __marimo__/
 
 .vscode
 example_output/
+trained_gpt_model.pt